进程理论中的否定结果研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61472239
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0201.计算机科学的基础理论
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Negative results play a crucial role in mathematics, logic and computer science. In process theory, negative results help reveal the depth of the theory. The project aims to investigate some negative results in process theory. Two aspects will be studied. Firstly we attempt to prove some negative results on expressiveness. By showing that one model is not as expressive as another, or that two models are incompatible with each other in terms of expressiveness, we advance our understanding of process theory in particular and concurrency theory in general. Secondly we look at the non-axiomatisability issue of the finite states, focusing mainly on equational systems without using the fixpoint induction. Results obtained in this direction are useful to the construction of verification systems. It is expected that the techniques developed in this have wide applications in process theory.
否定结果在数学、数理逻辑、计算机科学中扮演着重要角色。在进程理论中,否定结果能推进进程理论向深度发展。本申请项目拟探索进程理论中有重要意义的否定结果,主要考察两个方面:一、研究进程表达能力的否定结果,即证明一个模型的表达能力不比另一个强,或两个模型的表达能力不一致等结果。表达能力的否定结果是建立现有模型之间关系图的关键步骤。二、研究不可有限公理化问题,主要研究有限状态进程上等价关系的不可有限公理化问题,这里有限公理化是指不使用规不动点归纳的完备系统。不可有限公理化方面的结论不仅对设计验证系统有实际应用,而且对模型设计和算子选择具有指导意义。本申请项目的意义在于通过探索具有重要意义的否定结果,推进进程理论证明技术和低层理论的研究,加快进程理论的深度研究以及对模型无关的核心理论的探讨。

结项摘要

本项研究取得四项进展。一、否定了此前有关高阶进程演算和一阶pi-演算之间关系的伪命题。我们证明了:一般地,高阶演算无法在一阶pi-演算中得到解释,故高阶进程模型的表达能力不超过一阶pi-演算的结论是错误的。我们还研究了高阶模型的若干变种之间的表达能力关系。二、我们提出了extensional Petri网模型,在该模型中,Petri网是可复合的,这解决了传统Petri网不可复合的问题。三、我们加强了Senizergues获得哥德尔奖的结果,证明了epsilon-pushing nPDA和epsilon-popping PDA均为可判定的。这方面的两篇文章尚在审稿中。最后,我们研究了C-图的计数问题,证明了不确定计算的结构是非常复杂的。这方面的一篇文章也在审稿中。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(8)
专利数量(0)
On parameterization of higher-order processes
高阶过程的参数化
  • DOI:
    10.1080/00207160.2016.1210793
  • 发表时间:
    2017-07
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER MATHEMATICS
  • 影响因子:
    1.8
  • 作者:
    Yin Qiang;Xu Xian;Long Huan
  • 通讯作者:
    Long Huan
The Universal Process
通用流程
  • DOI:
    10.23638/lmcs-13(4:11)2017
  • 发表时间:
    2017-08
  • 期刊:
    Logical Methods in Computer Science
  • 影响因子:
    0.6
  • 作者:
    Fu Yuxi
  • 通讯作者:
    Fu Yuxi
Analyzing data flow diagrams by combination of formal methods and visualization techniques
结合形式化方法和可视化技术分析数据流图
  • DOI:
    10.1016/j.jvlc.2018.08.001
  • 发表时间:
    2018-10
  • 期刊:
    Journal of Visual Languages and Computing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhang Haocheng;Liu Wei;Xiong Hao;Dong Xiaoju
  • 通讯作者:
    Dong Xiaoju
向量加法系统验证问题研究综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张文博;龙环
  • 通讯作者:
    龙环

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其他文献

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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