Towards abstraction-based probabilistic program analysis

Szekeres Dániel; Majzik István: Towards abstraction-based probabilistic program analysis. In: Acta cybernetica, (26) 3. pp. 671-711. (2024)

Előnézet

Cikk, tanulmány, mű cybernetica_026_numb_003_671-711.pdf Letöltés (1MB) | Előnézet

Absztrakt (kivonat)

Probabilistic programs that can represent both probabilistic and non-deterministic choices are useful for creating reliability models of complex safety-critical systems that interact with humans or external systems. Such models are often quite complex, so their analysis can be hindered by state-space explosion. One common approach to deal with this problem is the application of abstraction techniques. We present improvements for an abstraction-refinement scheme for the analysis of probabilistic programs, aiming to improve the scalability of the scheme by adapting modern techniques from qualitative software model checking, and make the analysis result more reliable using better convergence checks. We implemented and evaluated the improvements in our Theta model checking framework.

Mű típusa:	Cikk, tanulmány, mű
Befoglaló folyóirat/kiadvány címe:	Acta cybernetica
Dátum:	2024
Kötet:	26
Szám:	3
ISSN:	2676-993X
Oldalak:	pp. 671-711
Nyelv:	angol
Kiadó:	University of Szeged, Institute of Informatics
Kiadás helye:	Szeged
Befoglaló mű URL:	https://acta.bibl.u-szeged.hu/86904/
DOI:	10.14232/actacyb.298287
Kulcsszavak:	Valószínűségi rendszerek, Programozás
Megjegyzések:	Bibliogr.: p. 701-703. ; ill. ; összefoglalás angol nyelven
Szakterület:	01. Természettudományok 01. Természettudományok > 01.02. Számítás- és információtudomány
Feltöltés dátuma:	2025. ápr. 16. 07:23
Utolsó módosítás:	2025. ápr. 16. 07:23
URI:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/86991

Bővebben:

Tétel nézet