SPARAMAT - automatic detection of SPARse matrix computations in Application programs by pattern MATching techniques - Automatische Identifizierung von Operationen auf dünnbesetzten Matrizen in numerischen Anwendungsprogrammen durch Mustererkennung. Grundl

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Bei der Untersuchung einer Reihe von öffentlich zugänglichen numerischen Quellcodes stellten wir fest, daß ein rein syntaktisch arbeitendes Vorgehen zur Mustererkennung bei Programmen mit dünnbesetzten Matritzen an den vielfältigen zu berücksichtigenden Datenabhängigkeiten scheitert. Hinzu kommen Probleme mit erst zur Laufzeit bekannten Datenabhängigkeiten, sowie eine Vervielfachung der syntaktischen Erscheinungsformen solcher Operationen. Daher reicht die Anwendung bisher bekannter Ver- fahren nicht aus; vielmehr müssen existierende Verfahren auf- grund der speziellen Kenntnis über den Anwendungsbereich verbessert werden. Zur automatischen Identifizierung der Konzepte haben wir ein automatenbasiertes Verfahren aus [Keß94] weiterentwickelt, indem wir zum einen ein hierarchisches Konzeptsys- tem zur kompakteren Wissensrepräsentation definiert und zum anderen spekulative Mustererkennung eingeführt und mit Laufzeittechniken interaktiver Benutzereinbindung kombiniert haben. Ein generativer Ansatz, aufbauend auf der im Rahmen des laufenden Projektes definierten, aber noch zu implementierenden Konzeptspezifikationssprache CSL, soll die Erweiterbarkeit und Anwendungsunabhängigkeit des SPARAMAT-Systems unterstützen. Vor allem wird aber durch die geplante Implementierung eines Mustererkennergenerators die Erfassung von Konzepten und Mustern im großen Stil - und damit die Verifikation der praktischen Einsetzbarkeit - technisch überhaupt erst ermöglicht.