論文の概要: Small Yet Configurable: Unveiling Null Variability in Software
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15957v1
- Date: Fri, 17 Apr 2026 11:23:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-20 22:00:19.890338
- Title: Small Yet Configurable: Unveiling Null Variability in Software
- Title(参考訳): 小さいが構成可能: ソフトウェアにおけるNull変数の展開
- Authors: Xhevahire Tërnava, Georges Aaron Randrianaina, Luc Lesoil, Mathieu Acher,
- Abstract要約: 本稿では,小規模ソフトウェアシステムにおける構成可能性に関する最初の実証的研究について述べる。
たとえ小さなプログラムであっても、コンパイル時間と実行時間に大きな変動があり、プログラム毎に最大76のオプションがあることを示す。
これは、実行時とコンパイル時のオプションのシフト、不要な実行時の変数の削除、コンパイル時の変数の早期解決が複雑さとサイズの削減に役立つことを示唆している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.6763780091566747
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Many small-scale software systems, that is, with limited codebase or binary size, are widely used in everyday tasks, yet their configurability remains largely unexplored. At the same time, studies on modern software systems show a trend toward increasing configurability, alongside growing interest in building immutable, specialized, and reproducible software. In this paper, we present the first empirical study on the extent of configurability in small-scale software systems. By analyzing 108 programs from GNU coreutils, we show that even small programs can exhibit significant compile-time and run-time variability, with up to 76 options per program. Then, there is a high correlation (0.78) between run-time variability and codebase size. Furthermore, an analysis of the 20 smallest programs across 85 releases reveals that variability tends to increase over time, primarily due to the added compile-time variability. This suggests that shifting options between run-time and compile-time, removing unnecessary run-time variability, or resolving compile-time variability early, can help reduce codebase complexity and size. We also introduce, for the first time, the concept of null-variable software system, one with no configurability beyond mandatory features. Our findings show that high configurability is not exclusive to large-scale systems and that reducing unnecessary variability can lead to lightweight, smaller, and more maintainable software. We hope this effort contributes to designing new software by understanding how to balance its configurability with codebase size.
- Abstract(参考訳): 多くの小規模なソフトウェアシステムは、コードベースやバイナリサイズが限られており、日常的なタスクで広く使われているが、その構成性はほとんど解明されていない。
同時に、現代のソフトウェアシステムの研究は、不変で専門的で再現可能なソフトウェアを構築することへの関心の高まりとともに、構成可能性を高める傾向を示している。
本稿では,小規模ソフトウェアシステムにおける構成可能性に関する実証的研究について述べる。
GNUコアユーティリティから108個のプログラムを解析することにより、たとえ小さなプログラムであっても、コンパイル時と実行時の大きな変動を示し、プログラム毎に最大76のオプションがあることを示す。
そして、ランタイム変数とコードベースサイズとの間には高い相関関係(0.78)がある。
さらに、85リリースにまたがる20個の小さなプログラムの分析では、主にコンパイル時の変数が追加されるため、変数は時間とともに増加する傾向があることが示されている。
これは、実行時とコンパイル時のオプションのシフト、不要な実行時の変数の削除、コンパイル時の変数の早期解決が、コードベースの複雑さとサイズの削減に役立つことを示唆している。
また、初めてnull変数のソフトウェアシステムの概念を紹介します。
以上の結果から,高構成性は大規模システムに限らず,不必要な変数の低減は軽量で小型でメンテナンスしやすいソフトウェアに繋がる可能性が示唆された。
この取り組みが新しいソフトウェアの設計に貢献し、その構成可能性とコードベースのサイズをバランスさせる方法を理解することを願っています。
関連論文リスト
- SwingArena: Competitive Programming Arena for Long-context GitHub Issue Solving [90.32201622392137]
We present SwingArena, a competitive evaluation framework for Large Language Models (LLMs)。
従来の静的ベンチマークとは異なり、SwingArenaはLLMをイテレーションとして組み合わせて、テストケースを作成し、継続的インテグレーション(CI)パイプラインを通じてパッチを検証するパッチとレビュアーを生成することで、ソフトウェアのコラボレーションプロセスをモデル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-29T18:28:02Z) - ComplexityMeasures.jl: scalable software to unify and accelerate entropy and complexity timeseries analysis [0.0]
ComplexityMeasures.jlは簡単に拡張可能で高性能なオープンソースソフトウェアであり、様々な複雑さ対策を実装している。
このソフトウェアは1638の測度と3,841行のソースコードを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-07T15:22:45Z) - The Elements of Differentiable Programming [14.197724178748176]
微分可能プログラミングは複雑なコンピュータプログラムのエンドツーエンドの微分を可能にする。
微分プログラミングは、コンピュータ科学と応用数学のいくつかの領域の上に構築されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T17:55:16Z) - Guess & Sketch: Language Model Guided Transpilation [59.02147255276078]
学習されたトランスパイレーションは、手作業による書き直しやエンジニアリングの取り組みに代わるものだ。
確率的ニューラルネットワークモデル(LM)は、入力毎に可塑性出力を生成するが、正確性を保証するコストがかかる。
Guess & Sketch は LM の特徴からアライメントと信頼性情報を抽出し、意味的等価性を解決するためにシンボリック・ソルバに渡す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-25T15:42:18Z) - Learning Performance-Improving Code Edits [107.21538852090208]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を高レベルプログラム最適化に適用するためのフレームワークを提案する。
まず、競争力のある77,000以上のC++プログラミングサブミッションペアによる、人間のプログラマによるパフォーマンス改善編集のデータセットをキュレートする。
提案手法は,検索をベースとした少数ショットプロンプトとチェーン・オブ・シンクレットを提案し,その微調整には,自己再生に基づく性能条件付き生成と合成データ拡張が含まれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-15T18:59:21Z) - Oracle-Efficient Smoothed Online Learning for Piecewise Continuous Decision Making [73.48977854003697]
この研究は、複雑性という新しい概念、一般化ブラケット数を導入し、空間の大きさに対する敵の制約を結婚させる。
次に、オンライン予測や断片的連続関数の計画など、関心のあるいくつかの問題で境界をインスタンス化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-10T18:45:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。