本論文では、ゾノトープ領域とその操作のマイクロベンチマーキングを行うmuRelBenchフレームワークを紹介する。ゾノトープ領域は、プログラムや機械学習モデルの検証に広く使用されている。ゾノトープ領域の操作、例えば最小上界(LUB)、クロージャ、忘却演算子などは、検証器の計算時間を大きく支配する。そのため、これらの操作の効率化に関する研究が行われてきた。
muRelBenchは以下の3つの主要な特徴を持つ:
本論文では、Octagonドメインを例に、クロージャ操作の2つのアルゴリズム(Floyd-Warshall、Chawdhary)を比較する事例研究を示す。この事例研究では、変数数や変数間の密度の異なる合成的なOctagonインスタンスを生成し、2つのクロージャアルゴリズムの性能を評価している。結果、変数数が多く、変数間の密度が高い場合にChawdharyのアルゴリズムが優れていることが示された。
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by Kenny Ballou... a las arxiv.org 04-26-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.16243.pdfConsultas más profundas