Taking architecture and compiler into account in formal proofs of numerical programs
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Sur des architectures récentes, un programme numérique peut donner des réponses différentes en fonction du hardware et du compilateur. Ces incohérences des résultats viennent du fait que chaque calcul en virgule flottante est effectué avec des précisions différentes. Le but de cette thèse est de prouver formellement des propriétés des programmes opérant sur des nombres flottants en prenant en compte l architecture et le compilateur. Pour le faire, nous avons proposé deux approches différentes. La première approche est de prouver des propriétés des programmes en virgule flottante qui sont vraies sur plusieurs architectures et compilateurs. Cette approche ne considère que les erreurs d arrondi qui doivent être validées quels que soient l environnement matériel et le choix du compilateur. Elle est implantée dans la plate-forme Frama-C pour l analyse statique de code C. La deuxième approche consiste à prouver des propriétés des programmes en analysant leur code assembleur. Nous nous concentrons sur des problèmes et des pièges qui apparaissent sur des calculs en virgule flottante. L analyse directe du code assembleur nous permet de considérer des caratéristiques dépendant de l architecture ou du compilateur telle que l utilisation des registres en précision étendue. Cette approche est implantée comme une sur-couche de la plate-forme Why pour la vérification déductive.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it