論文の概要: Learning Randomized Reductions and Program Properties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18134v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 03:42:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:56:42.574729
• Title: Learning Randomized Reductions and Program Properties
• Title（参考訳）: ランダム化還元とプログラム特性の学習
• Authors: Ferhat Erata, Orr Paradise, Timos Antonopoulos, ThanhVu Nguyen, Shafi Goldwasser, Ruzica Piskac,
• Abstract要約: Bitweenは、数値プログラムにおけるランダム化(自己)推論とプログラム特性の自動学習の方法とツールである。 我々は、これらの削減を学習するための理論的枠組みを確立し、科学および機械学習機能におけるBitweenの機能を評価するベンチマークスイートであるRSR-Benchを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.027016519515477
• License:
• Abstract: The correctness of computations remains a significant challenge in computer science, with traditional approaches relying on automated testing or formal verification. Self-testing/correcting programs introduce an alternative paradigm, allowing a program to verify and correct its own outputs via randomized reductions, a concept that previously required manual derivation. In this paper, we present Bitween, a method and tool for automated learning of randomized (self)-reductions and program properties in numerical programs. Bitween combines symbolic analysis and machine learning, with a surprising finding: polynomial-time linear regression, a basic optimization method, is not only sufficient but also highly effective for deriving complex randomized self-reductions and program invariants, often outperforming sophisticated mixed-integer linear programming solvers. We establish a theoretical framework for learning these reductions and introduce RSR-Bench, a benchmark suite for evaluating Bitween's capabilities on scientific and machine learning functions. Our empirical results show that Bitween surpasses state-of-the-art tools in scalability, stability, and sample efficiency when evaluated on nonlinear invariant benchmarks like NLA-DigBench. Bitween is open-source as a Python package and accessible via a web interface that supports C language programs.
• Abstract（参考訳）: 計算の正しさはコンピュータ科学における重要な課題であり、従来のアプローチは自動テストや形式検証に依存していた。 自己検証/修正プログラムは別のパラダイムを導入し、以前は手動の導出を必要としていたランダム化還元(英語版)を通じてプログラムが自身の出力を検証し修正することを可能にする。 本稿では,数値プログラムにおけるランダム化(自己)推論とプログラム特性の自動学習手法であるBitweenを提案する。 多項式時間線形回帰(英語版)は、基本的な最適化法であるだけでなく、複雑なランダム化された自己還元とプログラム不変量の導出にも有効であり、しばしば洗練された混合整数線形プログラミング解法よりも優れている。 我々は、これらの削減を学習するための理論的枠組みを確立し、科学および機械学習機能におけるBitweenの機能を評価するベンチマークスイートであるRSR-Benchを紹介した。 NLA-DigBenchのような非線形不変ベンチマークで評価すると,Bitweenはスケーラビリティ,安定性,サンプル効率において最先端のツールを上回ることが実証された。 BitweenはPythonパッケージとしてオープンソースで、C言語プログラムをサポートするWebインターフェースを介してアクセスすることができる。

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