Time for Timed Monitorability
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring is an important part of the verification toolbox, in particular in situations where exhaustive verification using, e.g., model-checking is infeasible. The goal of online monitoring is to determine the satisfaction or violation of a specification during runtime, i.e., based on finite execution prefixes. However, not every specification is amenable to monitoring, e.g., properties for which no finite execution can witness satisfaction or violation. Monitorability is the question of whether a given specification is amenable to monitoring, and has been extensively studied in discrete time. Here, we study the monitorability problem for real-time properties expressed as Timed Automata. For specifications given by deterministic Timed Muller Automata, we prove decidability while we show that the problem is undecidable for specifications given by nondeterministic Timed Büchi automata. Furthermore, we refine monitorability to also determine bounds on the number of events as well as the time that must pass before monitoring the property may yield an informative verdict. We prove that for deterministic Timed Muller automata, such bounds can be effectively computed. In contrast we show that for nondeterministic Timed Büchi automata such bounds are not computable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».