CHC-COMP 2023: 制約付きホーンクローズ競争報告書

Q: 質問1

制約付きホーンクローズの検証において、ソルバーが生成する証拠(モデルや反例)の標準化はどのように進められるべきか? ソルバーが生成する証拠の標準化は、検証結果の信頼性を高めるために重要です。証拠の標準化には以下の手順が考えられます。 共通フォーマットの確立: ソルバーが生成する証拠を表現するための共通フォーマットを確立します。このフォーマットは、モデルや反例を明確に記述し、他のツールや研究者との互換性を確保します。 証拠のエンコーディング: モデルや反例をエンコードする方法を定義します。例えば、モデルがどのようにプログラムの振る舞いを示すか、反例がどのようにプログラムの不変条件を破るかを明確に定義します。 証拠の出力: ソルバーが証拠を生成した際に、それを適切なフォーマットで出力するようにします。証拠の出力は、検証結果の理解や再現性を向上させます。 証拠の解釈: 標準化された証拠を解釈するためのガイドラインやツールを提供します。これにより、研究者や開発者が証拠を効果的に活用できるようになります。 証拠の標準化は、検証技術の進歩と共に進化していく重要な取り組みであり、業界全体での共通理解と協力が不可欠です。

Q: 質問2

既存のベンチマークセットでは不足している分野はどこか、新しいベンチマークの提案はどのように行えば良いか? 既存のベンチマークセットが不足している分野やテーマを特定するためには、以下の手順を踏むことが重要です。 現状の分析: 既存のベンチマークセットを詳細に分析し、どの分野や問題領域がカバーされていないかを特定します。特に、最新の技術や課題に焦点を当てて不足している分野を特定します。 コミュニティとの協力: 開発者や研究者と協力して、新しいベンチマークの提案を募集します。ワークショップやカンファレンスなどの場でアイデアを共有し、新しいベンチマークを共同で作成します。 多様性の確保: 新しいベンチマークを提案する際には、様々な分野や難易度レベルをカバーするようにします。これにより、ソルバーの性能を包括的に評価できます。 公開と共有: 新しいベンチマークを公開し、コミュニティと共有します。オープンソースのプラットフォームやリポジトリを活用して、ベンチマークのアクセス性を高めます。 新しいベンチマークの提案は、検証技術の発展に不可欠な要素であり、コミュニティ全体の協力が重要です。

Q: 質問3

並列実行可能なトラックを導入することで、ソルバーの性能をどのように評価・比較できるか? 並列実行可能なトラックを導入することで、ソルバーの性能を効果的に評価・比較することが可能です。以下にその方法を示します。 並列性能の評価: 並列実行可能なトラックでは、複数のソルバーを同時に実行することができます。各ソルバーの並列性能やスケーラビリティを評価し、処理速度やリソース利用効率を比較します。 競争条件の設定: 並列実行可能なトラックでは、競争条件を設定してソルバー同士を競わせることができます。これにより、最適なソルバーを特定し、性能の向上を促進します。 結果の比較と分析: 並列実行可能なトラックで得られた結果を詳細に比較し、ソルバーの強みや弱みを特定します。性能の違いや改善点を分析し、将来の開発や研究に活かします。 並列実行可能なトラックを導入することで、ソルバーの性能評価をより効果的に行い、検証技術の進歩に貢献することができます。

Grunnleggende konsepter

CHC-COMP 2023は、制約付きホーンクローズ解決器の競争の6回目の開催です。この競争では、7つのソルバー(6つの競争参加ソルバーと1つのhors concours)と6つのトラックが特徴でした。

Sammendrag

CHC-COMP 2023は、制約付きホーンクローズ(CHC)解決器の競争の6回目の開催です。この競争は2023年4月に行われ、その結果は4月23日にパリで開催された第10回ホーンクローズ検証・合成ワークショップ(HCVS 2023)で発表されました。

この版では、7つのソルバー(6つの競争参加ソルバーと1つのhors concours)と6つのトラックが特徴でした。各トラックは、線形整数算術、配列、非再帰/再帰的代数的データ型、およびそれらの組み合わせに関する制約付きホーンクローズのクラスを扱っています。

報告書では、CHC-COMP 2023の組織、ベンチマークの選択、参加ソルバーの説明、競争の結果を説明しています。また、今後の課題と新しい提案についても議論しています。

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Statistikk

線形整数算術のみのベンチマーク(LIA-lin)で、Golemが1位、Eldaricaが2位、Thetaが3位
線形整数算術の非線形ベンチマーク(LIA-nonlin)で、Eldaricaが1位、Golemが2位、Ultimate Unihornが3位
線形整数算術と配列のベンチマーク(LIA-lin-Arrays、LIA-nonlin-Arrays)で、Eldaricaが1位
線形整数算術、配列、非再帰的代数的データ型のベンチマーク(LIA-nonlin-Arrays-nonrecADT)で、Eldaricaが1位
代数的データ型と線形整数算術の非線形ベンチマーク(ADT-LIA-nonlin)で、Eldaricaが1位

Sitater

なし

Viktige innsikter hentet fra

CHC-COMP 2023: Competition Report

by Emanuele De ... klokken arxiv.org 04-24-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.14923.pdf

Dypere Spørsmål

質問1

制約付きホーンクローズの検証において、ソルバーが生成する証拠(モデルや反例)の標準化はどのように進められるべきか?
ソルバーが生成する証拠の標準化は、検証結果の信頼性を高めるために重要です。証拠の標準化には以下の手順が考えられます。

共通フォーマットの確立: ソルバーが生成する証拠を表現するための共通フォーマットを確立します。このフォーマットは、モデルや反例を明確に記述し、他のツールや研究者との互換性を確保します。

証拠のエンコーディング: モデルや反例をエンコードする方法を定義します。例えば、モデルがどのようにプログラムの振る舞いを示すか、反例がどのようにプログラムの不変条件を破るかを明確に定義します。

証拠の出力: ソルバーが証拠を生成した際に、それを適切なフォーマットで出力するようにします。証拠の出力は、検証結果の理解や再現性を向上させます。

証拠の解釈: 標準化された証拠を解釈するためのガイドラインやツールを提供します。これにより、研究者や開発者が証拠を効果的に活用できるようになります。

証拠の標準化は、検証技術の進歩と共に進化していく重要な取り組みであり、業界全体での共通理解と協力が不可欠です。

質問2

既存のベンチマークセットでは不足している分野はどこか、新しいベンチマークの提案はどのように行えば良いか?
既存のベンチマークセットが不足している分野やテーマを特定するためには、以下の手順を踏むことが重要です。

現状の分析: 既存のベンチマークセットを詳細に分析し、どの分野や問題領域がカバーされていないかを特定します。特に、最新の技術や課題に焦点を当てて不足している分野を特定します。

コミュニティとの協力: 開発者や研究者と協力して、新しいベンチマークの提案を募集します。ワークショップやカンファレンスなどの場でアイデアを共有し、新しいベンチマークを共同で作成します。

多様性の確保: 新しいベンチマークを提案する際には、様々な分野や難易度レベルをカバーするようにします。これにより、ソルバーの性能を包括的に評価できます。

公開と共有: 新しいベンチマークを公開し、コミュニティと共有します。オープンソースのプラットフォームやリポジトリを活用して、ベンチマークのアクセス性を高めます。

新しいベンチマークの提案は、検証技術の発展に不可欠な要素であり、コミュニティ全体の協力が重要です。

質問3

並列実行可能なトラックを導入することで、ソルバーの性能をどのように評価・比較できるか?
並列実行可能なトラックを導入することで、ソルバーの性能を効果的に評価・比較することが可能です。以下にその方法を示します。

並列性能の評価: 並列実行可能なトラックでは、複数のソルバーを同時に実行することができます。各ソルバーの並列性能やスケーラビリティを評価し、処理速度やリソース利用効率を比較します。

競争条件の設定: 並列実行可能なトラックでは、競争条件を設定してソルバー同士を競わせることができます。これにより、最適なソルバーを特定し、性能の向上を促進します。

結果の比較と分析: 並列実行可能なトラックで得られた結果を詳細に比較し、ソルバーの強みや弱みを特定します。性能の違いや改善点を分析し、将来の開発や研究に活かします。

並列実行可能なトラックを導入することで、ソルバーの性能評価をより効果的に行い、検証技術の進歩に貢献することができます。