例外のあるデータフロー分析

データフロー分析は、制御フローグラフに対して機能します。検討中の言語が例外をサポートしている場合、制御フローグラフが爆発する可能性があります。

この爆破に対処するための標準的なテクニックは何ですか？例外によって引き起こされたエッジを完全に無視できますか？とにかく、データフロー分析は過剰近似を計算するので、精度は落ちますが適切なソリューションになります。これは本当ですか？

更新：最後に掘り下げることができたいくつかの便利なリンクを次に示します。

• 例外処理構造を持つプログラムの分析とテスト
• Javaプログラムの分析のための例外の効率的で正確なモデリング

例外を無視することは健全ではありません。例：

let g = {
     raise E;
}
let f = {
     x := interesting_stuff();
     g();
     x := 0;
}

を分析するときは、例外fがg発生するという事実を考慮する必要があります。そうしないと、xからの戻り時に常に0であると誤って判断してしまいますf。

例外を処理するための「標準的な」手法があることを知りません。このトピックに関する文献はいくつかありますが、Googleの検索で見つけることができるほど、どの論文が関連しているのか私にはわかりません。

正式には、例外を条件付きステートメントに変換して、呼び出しチェーンを伝達し、もちろん制御フローグラフを拡大することができます。多くの具体的な例では、例外ケースは、大量のデータが殺さあまり興味深いケース、であるので、前方アプローチ（生存性を分析する必要はありませんに遅延して扱うべきでハンドラがデータを殺す場合は例外パス） 。