Apr, 2011

并发程序的定量综合

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TL;DR针对并发程序的定量、性能感知综合算法，以一个非确定性部分程序和一个参数化性能模型为输入，用加权自动机捕捉系统体系结构，通过 2 - 人图游戏解决良性性能最优化问题。我们提出了一种算法方法和实现原型工具，可用于构造各种性能模型和编程模式的有限状态机并发程序。该综合问题 NEXP 完备，但通过引入博弈理论方法可解决。
concurrent programsperformance modelquantitative synthesisweighted automatongame-theoretic methods
发现论文，激发创造
  • 在量化博弈中超越最坏情况综合：通过保证达成您的期望

    该研究介绍了超越最坏情况综合问题并以两个重要的量化设置 —— 平均追求和最短路径作为案例，展示如何寻找和合成存在有限内存策略满足该问题，并进行算法和复杂度的分析。

    Sep, 2013

  • 计算机程序合成的依赖关系量化公式模 Theory

    研究了没有语言文法限制的综合技术，证明它可以被约化为 DQF 问题，通过 DQF 求解来设计综合程序并且克服了基于文法的综合技术的限制，实现了更好的性能。

    May, 2021

  • 基于采样的反应综合技术在非确定性混合系统中的应用

    本文介绍了一种基于采样的策略综合算法，用于处理具有复杂连续动态的非确定性混合系统在时间和可达性约束下的情况，其目的是综合出一个反应式策略以保证满足所有可能对手步骤的要求。实验表明，该算法具有广泛适用性并一直领先于现有技术。

    Apr, 2023

  • 从静态分析引导的示例中综合关键程序

    我们提出了一种新颖的算法，该算法合成初级编程课程的命令式程序，基于枚举程序合成和静态分析相结合的关键思想，我们的算法在平均 6.6 秒内能够解决基准问题。

    Feb, 2017

  • 自然语言规格说明到数学程序的综合

    研究评估了使用数据增强、后处理和代码生成模型 CodeT5 合成数学程序的效果，通过应用线性规划规则来评分和纠正光束，该方法基于自然语言规范实现自动化建模。实验结果表明，在使用这些增强方法后，CodeT5 基础版本的执行准确率为 0.73，明显优于 ChatGPT 的零 - shot 执行准确率 0.41 和 Codex 的 0.36。

    Mar, 2023

  • Markov Model 参数综合：比以往更快

    我们提出了一种简单的技术，用于验证具有参数转换概率的概率模型，通过将参数转换替换为极值的不确定选择，可以分析结果，在此基础上利用现成的方法计算区域在参数空间中的概率的上下界，其优美之处在于其适用于各种概率模型，特别是提供了执行参数综合的马尔可夫决策过程的第一个完整的有效方法。

    Feb, 2016

  • 使用混合抽象语义表示部分程序

    通过神经符号表示以及基于抽象解释衍生的执行模型，我们提供了一种表示部分程序的一般技术。这种技术可以帮助程序综合引擎在寻找程序解决方案时使用更强大的语言结构，从而在给定的搜索预算内更准确地综合程序。

    Dec, 2020

  • 通过正定证明终止概率程序的分析

    针对非确定性概率程序的终止性质，提出了基于多项式守卫和分配的终止分析方法，通过 Positivstellensatz 的方法综合多项式级别超级马丁格斯来证明其终止性，并且还可以合成二次排名超级马丁格斯来处理复杂的程序。

    Apr, 2016

  • 贝叶斯合成概率编程自动数据建模

    使用贝叶斯综合技术，通过概率领域专用数据建模语言自动生成概率计算程序进行数据分析、解释和预测，并应用于时间序列数据和多元表格数据的分析，结果表明该技术可以准确推断多个真实世界数据的定性结构，优于标准的数据分析方法。

    Jul, 2019

  • 确定性转换系统的过程模型合成

    介绍了一种通用方法，用于合成给定离散系统状态转换的程序化模型。

    Jul, 2023