Abstract
One of the most serious problems when doing program analyses is dealing with function calls. While function inlining is the traditional approach to this problem, it nonetheless suffers from the increase in analysis complexity due to the state space explosion. Craig interpolation has been successfully used in recent years in the context of bounded model checking to do function summarization which allows one to replace the complete function body with its succinct summary and, therefore, reduce the complexity. Unfortunately this technique can be applied only to a pair of unsatisfiable formulae. In this work-in-progress paper we present an approach to function summarization based on Craig interpolation that overcomes its limitation by using random model sampling. It captures interesting input/output relations, strengthening satisfiable formulae into unsatisfiable ones and thus allowing the use of Craig interpolation. Preliminary experiments show the applicability of this approach; in our future work we plan to do a full evaluation on real-world examples.
Highlights
В данной статье предлагается подход к аппроксимации функций, основанный на интерполяции Крейга, который лишен данного ограничения за счет усиления интерполяции при помощи случайной выборки моделей
В случае, если необходимо получить аппроксимацию функции, можно выполнить интерполяцию ее тела B, в результате чего получается аппроксимация S, которая обеспечивает невыполнимость формулы S ∧ ¬Q ∧ ∨iFAi
Для проведения экспериментального исследования был построен специальный набор тестовых примеров с различными ограничениями, такими как наличие нескольких функций, в том числе пригодных для аппроксимации, работа с указателями, и так далее
Summary
В данном разделе рассматривается метод ограниченной проверки моделей, интерполяция Крейга и ее применение в рамках ограниченной проверки моделей. Кратко описываются проблемы, возникающие при применении интерполяции Крейга к задаче аппроксимации функций в лоб
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.