Network of automata with data based on compositional active learning

基于组合主动学习的数据自动机网络

• 批准号: 21H03415
• 负责人: 結縁 祥治
• 金额: $ 10.9万
• 依托单位: Nagoya University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H03415/
• 关键词: アクティブ学習; 頑健性; Assume-Gurantee検証; 拡張有限状態オートマトン; 並行計算モデル; イベントクロックオートマトン; アクティブ学習アルゴリズム; 分割検証; Assume-Gurantee; SMTソルバー; 到達可能性解析

本年度は，時間経過モデルに対して可逆計算の概念を導入したモデルについても検討を開始した．時間経過モデルは，複数のコンポーネントが同期をする際に通信を行わず，互いに持つクロックの差分によって同期を可能にする．しかし，設計の際に時間経過による同期が想定した組み合わせにならない場合は，デッドロックや予定外の振舞いをすることになる．可逆計算を並行計算モデルに適用した場合には，実行時の依存関係を記録して，不具合が発生したときにどの依存関係が設計時に想定した正しさに適合しないかをチェックすることができる．この概念に基づいて時間経過モデルを拡張し，並行計算の基本モデルを提案した．このモデルの導入は当初の研究計画にはないが，より精密に振舞い解析を可能にするモデルの候補として研究を行うこととした．可逆モデルの導入は，より詳細な意味論の展開を可能とするものであるが時間経過に可逆性を取り込む場合の検証方法については十分でなく，ソフトウェアの検証へ応用するためにはより研究が必要であることがわかった．海外の時間経過モデルおよび可逆計算モデルの研究者と共同して国際会議発表を行い，基本的なモデルについて通信プロセスの枠組みで新たな形式モデルを提案することができた．これに関連して，可逆計算モデルに基づくデバッグ手法に関する研究を行い，試験的な実現について研究を実施し，国際会議に発表を行った．この他，従来から継続している時間経過モデルについて，イベントクロックモデル，プッシュダウンオートマトンによるモデルについて研究を行うとともに，分担者によって木オートマトンのアクティブ学習についての研究を実施した．

This year は time 経 モ デ ル に し seaborne て reversible computing concept の を import し た モ デ ル に つ い て も を 検 please start し た. Time 経 モ デ ル は, plural の コ ン ポ ー ネ ン ト が period を す る interstate に communication line を わ ず, mutual い に hold つ ク ロ ッ ク の difference に よ っ て in the same period を may に す る. し か し, design the event の に time 経 に よ る period が scenarios し た group み close わ せ に な ら な は い situations, デ ッ ド ロ ッ ク や outside the designated の vibration dance い を す る こ と に な る. Reversible を parallel computing モ デ ル に applicable し た occasions に は, be row is の dependent masato is を record し て, do not hold us が 発 raw し た と き に ど の dependent masato is が design に scenarios し た is し さ に suitable し な い か を チ ェ ッ ク す る こ と が で き る. The <s:1> <s:1> concept に basis づ て て time passes through モデ を拡 を拡 zhang モデ, parallel computing <s:1> basic モデ を を proposal た た. こ の モ デ ル の import は の original research projects に は な い が, よ り precision vibration に dance い resolution を may に す る モ デ ル の alternate と し て を line う こ と と し た. Reversible モ デ ル の import は, よ り detailed な の launched を mean theory may と す る も の で あ る が time 経 に reversible を take り 込 む occasions の 検 card method に つ い て は very で な く, ソ フ ト ウ ェ ア の 検 card へ 応 with す る た め に は よ り research が necessary で あ る こ と が わ か っ た. Overseas の time 経 モ デ ル お よ び reversible computing モ デ ル の researchers と common し 発 て international conference table を い, basic な モ デ ル に つ い て communication プ ロ セ ス の 枠 group み で new た な form モ デ ル を proposal す る こ と が で き た. こ れ に masato even し て, reversible computing モ デ ル に base づ く デ バ ッ グ gimmick に masato す る research を い, test of な be presently に つ い て research を be し, international conference に 発 table line を っ た. こ の him 従 か ら 継 続 し て い る time 経 モ デ ル に つ い て, イ ベ ン ト ク ロ ッ ク モ デ ル, プ ッ シ ュ ダ ウ ン オ ー ト マ ト ン に よ る モ デ ル に つ い て を line う と と も に, sharers に よ っ て wood オ ー ト マ ト ン の ア ク テ ィ ブ learning に つ い て の research を be applied し た.

项目成果

ツリークエリを用いた時間システムの分割検証のための仮説学習

使用树查询进行时态系统分割验证的假设学习

• 发表时间: 2022
• 作者: Yuta Ojima;Shingo Horiuchi;Fuyuki Ishikawa;新美航太郎・結縁祥治
• 通讯作者: 新美航太郎・結縁祥治

Kmclib: Automated Inference and Verification of Session Types from OCaml Programs

Kmclib：从 OCaml 程序自动推断和验证会话类型

• DOI: 10.1007/978-3-030-99524-9_20
• 发表时间: 2022
• 期刊: TACAS 2022: Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems, Lecture Notes in Computer Science
• 作者: Keigo Imai;Julien Lange;Rumyana Neykova
• 通讯作者: Rumyana Neykova

On the?Determinization of?Event-Clock Input-Driven Pushdown Automata

关于事件时钟输入驱动下推自动机的确定

• DOI: 10.1007/978-3-031-09574-0_16
• 发表时间: 2022
• 期刊: CSR 2022. Lecture Notes in Computer Science
• 作者: Ogawa Mizuhito;Okhotin Alexander
• 通讯作者: Okhotin Alexander

LTL Model Checking for Register Pushdown Systems

• DOI: 10.1587/transinf.2020edp7265
• 发表时间: 2021-12
• 期刊: IEICE Trans. Inf. Syst.
• 作者: Ryoma Senda;Y. Takata;H. Seki

The Reversible Temporal Process Language

可逆时间过程语言

• 发表时间: 2022
• 作者: Bocchi Laura;Lanese Ivan;Mezzina Claudio Antares;Yuen Shoji
• 通讯作者: Yuen Shoji