A Framework for Array Invariants Synthesis in Induction-Loop Programs

机译：归纳循环程序中数组不变式综合的框架

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Abstract interpretation is capable of inferring a wide variety of quantifier-free program invariants. In this paper, we propose a general framework for building universally quantified abstract domains that leverage existing quantifier-free domains in induction-loop programs. This method is sound and converges in finite time. We instantiate this framework using two quantifier-free domains: difference-bound matrices with disequality constraints (dDBM) domain and polynomial equations domain. The experiments on a variety of programs using arrays demonstrate the feasibility of the approach.

机译：抽象解释能够推断出多种无量词的程序不变量。在本文中，我们提出了一个通用框架，用于构建通用量化的抽象域，该域利用归纳循环程序中现有的无量纲域。该方法是合理的，并且可以在有限的时间内收敛。我们使用两个无量词域来实例化此框架：具有不等式约束的差异绑定矩阵（dDBM）域和多项式方程域。使用数组在各种程序上进行的实验证明了该方法的可行性。

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来源
《Asia-Pacific Software Engineering Conference》|2017年|21-30|共10页
会议地点
作者
Bin Li; Juan Zhai; Zhenhao Tang; Enyi Tang; Jianhua Zhao;
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正文语种
中图分类
关键词
Arrays; Syntactics; Buildings; Sparse matrices; Indexing; Cognition; Lattices;

机译：数组;句法;建筑物;稀疏矩阵;索引;认知;格;

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