变量极小不可满足在模型检测中的应用
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Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60425206, 60773104, 60403016, 60633010 (国家自然科学基金); in Part by the Jiangsu Planned Projects for Postdoctoral Research Funds of China under Grant No.0701003B (江苏省博士后科研资助计划)


Applying Variable Minimal Unsatisfiability in Model Checking
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    摘要:

    提出一个结合变量抽象和有界模型检测(BMC)的验证框架,用于证明反例不存在或输出存在反例.引入变量极小不可满足(VMU)的数学概念来驱动抽象精化的验证过程.一个VMU公式F的变量集合是保证其不可满足性的一个极小集合.严格证明了VMU驱动的精化满足抽象精化框架中的两个理想性质:有效性和极小性.虽然VMU的判定问题和极小不可满足(MU)一样难,即DP完全的,该案例研究表明,在变量抽象精化过程中,VMU比MU更为有效.

    Abstract:

    This paper presents a framework combining variable abstraction with bounded model checking, in order to prove the counterexamples' absence or establish the counterexamples' existence. A mathematical definition of variable minimal unsatisfiability (VMU) is introduced to drive this abstraction refinement process. The set of variables of VMU formula is a minimal one guaranteeing its unsatisfiability. Furthermore, the authors prove that VMU-driven refinement is valid and minimal by mathematical reasoning. Although the determining problem of VMU is as hard as the well-known problem called minimal unsatisfiability (MU), i.e. DP-complete, the case study has shown that VMU could be more effective than MU in variable abstraction refinement process.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

陈振宇,陶志红,KLEINE BüNING Hans,王立福.变量极小不可满足在模型检测中的应用.软件学报,2008,19(1):39-47

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  • 收稿日期:2006-05-25
  • 最后修改日期:2006-11-03
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