論文の概要: Bringing freedom in variable choice when searching counter-examples in floating point programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12447v1
• Date: Thu, 27 Feb 2020 21:20:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 08:51:01.029418
• Title: Bringing freedom in variable choice when searching counter-examples in floating point programs
• Title（参考訳）: 浮動小数点プログラムにおける反例探索における変数選択の自由度
• Authors: Heytem Zitoun, Claude Michel, Laurent Michel, Michel Rueher
• Abstract要約: 本稿では,浮動小数点数制約システムを用いたCSPの探索戦略に焦点を当てた。 最先端の戦略を上回り、世界規模の発生件数に基づく新しい検索を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5161531917413706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Program verification techniques typically focus on finding counter-examples that violate properties of a program. Constraint programming offers a convenient way to verify programs by modeling their state transformations and specifying searches that seek counter-examples. Floating-point computations present additional challenges for verification given the semantic subtleties of floating point arithmetic. % This paper focuses on search strategies for CSPs using floating point numbers constraint systems and dedicated to program verification. It introduces a new search heuristic based on the global number of occurrences that outperforms state-of-the-art strategies. More importantly, it demonstrates that a new technique that only branches on input variables of the verified program improve performance. It composes with a diversification technique that prevents the selection of the same variable within a fixed horizon further improving performances and reduces disparities between various variable choice heuristics. The result is a robust methodology that can tailor the search strategy according to the sought properties of the counter example.
• Abstract（参考訳）: プログラム検証技術は通常、プログラムの特性に反する反例を見つけることに焦点を当てる。 制約プログラミングは、状態変換をモデル化し、反例を求める検索を指定することで、プログラムを検証する便利な方法を提供する。 浮動小数点演算は浮動小数点演算の意味的な微妙な性質から検証のための追加の課題を与える。 本論文は,浮動小数点数制約システムを用いたCSPの探索戦略とプログラム検証に焦点をあてる。 最先端戦略を上回り、グローバルな発生回数に基づく新たな検索ヒューリスティックを導入する。 さらに重要なことは、検証されたプログラムの入力変数のみを分岐する新しい手法が性能を向上させることである。 これは、固定地平線内で同じ変数の選択を防止し、さらに性能を改善し、様々な変数選択ヒューリスティック間の格差を低減する、多様化技術で構成される。 その結果, 提案手法は, 探索戦略を, 対向例の検索特性に応じて調整できるロバストな手法である。

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