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LTLに相当するが、トレースに相当しない2つの移行システムの簡単な例を探しています。 書籍「Principles of Model Checking」（Baier / Katoen）で、トレース等価がLTL等価よりも優れているという証拠を読んだことがありますが、本当に理解できるかはわかりません。私はそれを想像することはできませんが、違いを視覚化できる簡単な例がありますか？

17 lo.logic  model-checking  linear-temporal-logic 

ラベル付き遷移システムは、アプリケーションに適したモデルであることがわかりました。つまり、LTSを使用したユースケースのモデリングに関する論文があります。問題は、LTSについて簡単に証明できることです。既存のソリューションを再利用して、それらが私の用途に役立つかどうかを確認したいと思います。LTS（およびユースケース）のどのプロパティを簡単に自動的に証明できるかを知りたいので、ユースケースの問題に実際的な対応物があるかどうかを判断できます。

13 lo.logic  formal-modeling  model-checking  program-verification  automated-theorem-proving 

LTL、Büchi / QPTL、CTL、CTL *の表現力との関係は何ですか？ これらの時相論理の可能な限り多くをカバーする参照を提供できますか（特に線形時間と分岐時間の間）？ これらの時相論理といくつかの実用的なプロパティを例にしたベン図は完璧です。 例えば： Büchiには指定できるがCTL *には指定できないプロパティがあるのは本当ですか？良い例はありますか？ BüchiとCTLではどうでしょうか。LTLではどうですか？ 詳細： 論理の表現力は、例よりも私にとって重要です。後者は、理解と動機付けに役立つだけです。 私は[Clarke and Draghicescu、1988]の CTL *とLTLの間の表現可能性定理をすでに知っていますが、公平性のバリエーションがたくさんあるため、LTLではなくCTLにある公平性の通常の例は好きではありません。 LTLで表現可能。 私もで、例えば、与えられた、均一性ビュッヒ・プロパティの通常の例のようにしないでください[Wolper83]問題（解決する別の命題変数を追加以来、LTLの制限は、程度）。even(p)≡q∧□(q⟹X¬q)∧□(¬q⟹Xq)∧□(q⟹p)even(p)≡q∧◻(q⟹X¬q)∧◻(¬q⟹Xq)∧◻(q⟹p)even(p) \equiv q \wedge \Box ( q \implies X \neg q ) \wedge \Box ( \neg q \implies X q ) \wedge \Box ( q \implies p ) LTLの制限について、例えば[Wolper83]で与えられている、Büchiプロパティの均一性の例が好きです。なぜなら、それは単純であり、均一性のためにPQTLの必要性を示しているからです。 更新： [Clarke and …

12 lo.logic  automata-theory  model-checking  temporal-logic 

私はすでにCTLの式の例を読んでいますが、LTLの場合はその逆ではありませんが、LTLの式と実際の違いは何なのかを理解するのに苦労しています。

12 lo.logic  model-checking  temporal-logic 

特に、モデルチェックアプリケーションでの使用に興味があります。Baskett et al。による、異なるクラスの顧客を持つキューのオープン、クローズ、および混合ネットワークがあります。資料を読むための他の提案はありますか？ありがとう。

11 reference-request  markov-chains  queueing-theory  model-checking 

トライにより、要素のリストを効率的に保存できます。接頭辞は共有されるため、スペース効率が高くなります。 木を効率的に保管するための同様の方法を探しています。特定のツリーがいくつかの格納されたツリーのサブツリーであるかどうか、または特定のツリーのサブツリーである格納されたツリーが存在するかどうかを知って、メンバーシップをチェックして要素を追加できるようにしたいと思います。 私は通常、高さが50未満の約500の不平衡バイナリツリーを格納します。 編集 私のアプリケーションは、ある種のメモを使用したある種のモデルチェッカーです。私が持っている状態を想像と以下の式：F = φとG = （φ ∨ ψ ）とφは、複雑な部分式であることを、私が最初かどうかを知りたいと想像fが成り立つ秒。私はϕが成立するかどうかを確認し、長いプロセスの後、それが事実であることを確認します。ここで、gがsに成立するかどうかを知りたい。私は事実を覚えたいfが保持していることに注意してくださいにグラム⇒ Fsssf=ϕf=ϕf = \phig=(ϕ∨ψ)g=(ϕ∨ψ)g = (\phi \vee \psi)ϕϕ\phifffsssϕϕ\phigggsssfffg⇒fg⇒fg \Rightarrow f私は導き出すことができ中のほぼ瞬時に。 逆に、gがtに保持されないことを証明した場合、fはtにほぼ瞬時に保持されないことを伝えたいと思います。gggsssgggtttfffttt 私たちは式に部分的秩序を構築し、持つことができます IFF グラム⇒ F。状態sごとに、2組の式を保存します。L （s ）は保持する最大の数式を格納し、l （s ）は保持しない最小の数式を格納します。今状態所与Sおよび式Gの場合、私が見ることができる∃ F ∈ L （S ）、F ⇒ G、又は場合∃ F ∈ L （S ）g≥fg≥fg \geq fg⇒fg⇒fg \Rightarrow fsssL(s)L(s)L(s)l(s)l(s)l(s)sssggg∃f∈L(s),f⇒g∃f∈L(s),f⇒g\exists f \in L(s), f …

10 ds.data-structures  tree  model-checking 

モーダル計算μμ\muは、ツリー/グラフのプロパティを表現するための最も表現力のある時相論理の1つであり、CTL *は、計算より厳密に表現力が低いことがよく知られています。μμ\mu ここでは、CTL *では表現できない、できるだけ単純な計算式の例を求めたいと思います。うまくいけば、その意味の説明を求めます（固定小数点式はすぐに判読できなくなります）。「具体的な」単純な例についての適切なリファレンスもすばらしいでしょう。μμ\mu 前もって感謝します

9 lo.logic  model-checking  temporal-logic  mu-calculus 

開発者が考案した概念的な理想的なチューリングマシン（たとえば、ソフトウェア開発者が意図するもの）とと呼ぶ、実際に設計されたソフトウェアを表すマシンとの差異計算の概念を開発しようとしています実装、言うMのαとMのβをそれぞれ、。M私M私M_IMαMαM_\alphaMβMβM_\beta 具体的には、理想的なマシンで処理される言語と、開発/実装されたマシンで処理される言語との間のソフトウェアプログラムのエラーの自動検出における制限（たとえば、ライスの定理による）を調べることに関心があります。 指定された2つのチューリングマシンの違いを探る、またはより低いレベルのフォーマル言語を除外するといういくつかの概念で機能する以前の作業への参照は、非常に役立ち、高く評価されます。書くより引用するほうがいいからです:-)。

8 lo.logic  computability  pl.programming-languages  model-checking  program-verification 

私はおもちゃのモデルチェッカーを書いており、LTLからBuchiへのオートマトン変換を実装する段階にきました。 さまざまな明白な理由から、アルゴリズムは単純であることを望みます:)たとえば、コードをできるだけ長く、簡潔かつ簡潔にしておく必要があります。 私は複数のチュートリアルで説明されている「ローカルオートマタ+偶然性オートマトン」のアプローチを見てきましたが、実装/理解するのは簡単ではないようです（正確性の証明は非常に大きい）。だから私はそれを後悔しないと確信するまでそれを実装しません:) したがって、この翻訳の単純で効率的なアルゴリズム、またはおそらく単純で非効率的なアルゴリズムについて説明している論文への参照に感謝します。Buchiオートマトンの最小化に関する論文も歓迎します:) ...あるいは、LTL検証に興味深い代替アプローチはありますか？ 参考までに、ここにLTLからBuchiへの変換アルゴリズムの系図を示しますhttp://spot.lip6.fr/wiki/LtlTranslationAlgorithms。誰もがこれらについて何か言うことができますか？

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