Notice bibliographique
Résumé
Formal methods are useful for developing high-quality software, but to make use of them, easy-to-use tools must be available. This thesis presents our work on the Java Modeling Language (JML) and its static verification tools. A main contribution is Offline User-Assisted Extended Static Checking (OUA-ESC), which is positioned between the traditional, fully automatic ESC and interactive Full Static Program Verification (FSPV). With OUA-ESC, automated theorem provers are used to discharge as many Verification Conditions (VCs) as possible, then users are allowed to provide Isabelle/HOL proofs for the sub-VCs that cannot be discharged automatically. Thus, users are able to take advantage of the full power of Isabelle/HOL to manually prove the system correct, if they so choose. Exploring unproven sub-VCs with Isabelle's ProofGeneral has also proven very useful for debugging code and their specifications. We also present syntax and semantics for monotonic non-null references, a common category that has not been previously identified. This monotonic non-null modifier allows some fields previously declared as nullable to be treated like local variables for nullity flow analysis. To support this work, we developed JML4, an Eclipse-based Integration Verification Environment (IVE) for the Java Modeling Language. JML4 provides integration of JML into all of the phases of the Eclipse JDT's Java compiler, makes use of external API specifications, and provides native error reporting. The verification techniques initially supported include a Non-Null Type System (NNTS), Runtime Assertion Checking (RAC), and Extended Static Checking (ESC); and verification tools to be developed by other researchers can be incorporated. JML4 was adopted by the JML4 community as the platform for their combined research efforts. ESC4, JML4's ESC component, provides other novel features not found before in ESC tools. Multiple provers are used automatically, which provides a greater coverage of language constructs that can be verified. Multi-threaded generation and distributed discharging of VCs, as well as a proof-status caching strategy, greatly speed up this CPU-intensive verification technique. VC caches are known to be fragile, and we developed a simple way to remove some of that fragility. These features combine to form the first IVE for JML, which will hopefully bring the improved quality promised by formal methods to Java developers
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».