再帰的データ構造の帰納的性質を自動的に解析する【JST・京大機械翻訳】

Tang Zhenhao; Li Bin; Di Juan; Zhao Jianhua

文献

J-GLOBAL ID：201802220134128283 整理番号：18A1575707

再帰的データ構造の帰納的性質を自動的に解析する【JST・京大機械翻訳】

Automatically Analyzing Inductive Properties for Recursive Data Structures

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資料名：
巻： 29 号： 6 ページ： 1527-1543 発行年： 2018年
JST資料番号： C2542A ISSN： 1000-9825 CODEN： RUXUEW 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：中国 (CHN) 言語：中国語 (ZH)

再帰的データ構造の帰納特性の自動解析フレームワークを提案した。仕事は3つの主な部分に分けられる。まず、再帰的データ構造の帰納性質を2つの主な分類に分け、対応する処理モードを提案し、プログラム中の再帰的データ構造上の関連性質の分析を簡略化する。次に、分割とスプライシングと呼ばれる技術を提案し、再帰的データ構造を発見・記述することはどのようにプログラム修正されたか、再帰的データ構造はまずいくつかの互いに非交差の断片に分割され、その後、これらの断片は新たな方式で再スプライシングされ、新たなデータ構造を形成する。この技術の重点は,プログラムの元の性質を保存し,その後の分析プロセスに用いることである。最後に,コンテキストに敏感なプログラムダイジェストプロセスの解析方法を提案した。事例研究と実験結果は,分析フレームワークが再帰的データ構造の帰納特性を効果的に分析することができ,プログラム証明過程の有用な断言を生成できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , 計算機網

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