Reasoning with Constraints: Decision Procedures, Witnesses and Applications
Notice bibliographique
Résumé
Logic, and constraint satisfiability are key ingredients in automated reasoning for solving real-world software engineering problems. A wide range of reasoning tasks such as model checking, verification, and synthesis can be encoded as constraint satisfaction problems in a suitable logic and solved with algorithms that efficiently decide their satisfiability. To enable the satisfiability-based approach to reason about a problem, some key questions need to be addressed: (1) What is a suitable logic to model the essence of the problem and how to decide its satisfiability? (2) How to trust correctness of the satisfiability result and explain its cause? and (3) How to encode reasoning tasks of interest as satisfiability problems in the logic? In this thesis, we investigate these questions, considering subsets of first-order logic and addressing problems of different complexities. First, we study the problem of reasoning about infinite state systems through the lens of a variance of FOL, first-order logic with quantifier over relational objects (FOL*). The logic introduces a novel concept: relational objects, to capture system operations of unbounded sizes with time and data from unbounded domains. We develop an efficient semi-decision procedure for FOL* satisfiability with incremental approximations. We also extend FOL* to support aggregation functions over relational objects to enable the specification and efficient reasoning about global properties. Next, we address the question of validating the correctness of satisfiability results. We propose approaches to support the proof of unsatisfiability (UNSAT) for FOL* and finite-domain monotonic theories (SMMT). To efficiently and soundly verify the unsatisfiability of FOL* and SMMT formulas, we formalize the theory semantics as a set of derivation rules and capture the reasoning towards unsatisfiability as derivation sequences. The correctness of the derivation can be verified on the premise that each derivation step can be efficiently checked against the derivation rules. By checking the UNSAT proof, we can establish a correctness guarantee for the unsatisfiability result and diagnose the causes of unsatisfiability. Then, we apply FOL* satisfiability to automatically reason about normative requirements written in domain-specific languages. We capture the semantics of requirements in FOL* and encode the tasks of checking the well-formedness properties into FOL* queries. We use the FOL* satisfiability result, including the satisfying solution, and UNSAT diagnosis to provide user-friendly diagnostics to pinpoint the causes of well-formedness issues. Finally, we conclude this thesis by discussing the limitations and future works.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».