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Enregistrement W2996703997 · doi:10.1145/3371113

The future is ours: prophecy variables in separation logic

2019· article· en· W2996703997 sur OpenAlexaff
Ralf Jung, Rodolphe Lepigre, G. Parthasarathy, Marianna Rapoport, Amin Timany, Derek Dreyer, Bart Jacobs

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ACM on Programming Languages · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed systems and fault tolerance
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesHorizon 2020Horizon 2020 Framework ProgrammeFonds Wetenschappelijk OnderzoekEuropean Commission
Mots-clésSeparation logicComputer scienceHoare logicCorrectnessAxiomatic semanticsSoundnessProgramming languageAtomicityConcurrencyTheoretical computer scienceOperational semanticsSemantics (computer science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early in the development of Hoare logic, Owicki and Gries introduced auxiliary variables as a way of encoding information about the history of a program’s execution that is useful for verifying its correctness. Over a decade later, Abadi and Lamport observed that it is sometimes also necessary to know in advance what a program will do in the future . To address this need, they proposed prophecy variables , originally as a proof technique for refinement mappings between state machines. However, despite the fact that prophecy variables are a clearly useful reasoning mechanism, there is (surprisingly) almost no work that attempts to integrate them into Hoare logic. In this paper, we present the first account of prophecy variables in a Hoare-style program logic that is flexible enough to verify logical atomicity (a relative of linearizability) for classic examples from the concurrency literature like RDCSS and the Herlihy-Wing queue. Our account is formalized in the Iris framework for separation logic in Coq. It makes essential use of ownership to encode the exclusive right to resolve a prophecy, which in turn enables us to enforce soundness of prophecies with a very simple set of proof rules.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0030,010
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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