Constant Delay Enumeration with FPT-Preprocessing for Conjunctive Queries of Bounded Submodular Width

Marx (STOC 2010, J. ACM 2013) introduced the notion of submodular width of a conjunctive query (CQ) and showed that for any class Phi of Boolean CQs of bounded submodular width, the model-checking problem for Phi on the class of all finite structures is fixed-parameter tractable (FPT). Note that for non-Boolean queries, the size of the query result may be far too large to be computed entirely within FPT time. We investigate the free-connex variant of submodular width and generalise Marx\u27s result to non-Boolean queries as follows: For every class Phi of CQs of bounded free-connex submodular width, within FPT-preprocessing time we can build a data structure that allows to enumerate, without repetition and with constant delay, all tuples of the query result. Our proof builds upon Marx\u27s splitting routine to decompose the query result into a union of results; but we have to tackle the additional technical difficulty to ensure that these can be enumerated efficiently

Smart Choices and the Selection Monad

Describing systems in terms of choices and their resulting costs and rewards offers the promise of freeing algorithm designers and programmers from specifying how those choices should be made; in implementations, the choices can be realized by optimization techniques and, increasingly, by machine learning methods. We study this approach from a programming-language perspective. We define two small languages that support decision-making abstractions: one with choices and rewards, and the other additionally with probabilities. We give both operational and denotational semantics. In the case of the second language we consider three denotational semantics, with varying degrees of correlation between possible program values and expected rewards. The operational semantics combine the usual semantics of standard constructs with optimization over spaces of possible execution strategies. The denotational semantics, which are compositional and can also be viewed as an implementation by translation to a simpler language, rely on the selection monad, to handle choice, combined with an auxiliary monad, to handle other effects such as rewards or probability. We establish adequacy theorems that the two semantics coincide in all cases. We also prove full abstraction at ground types, with varying notions of observation in the probabilistic case corresponding to the various degrees of correlation. We present axioms for choice combined with rewards and probability, establishing completeness at ground types for the case of rewards without probability

Logical and deep learning methods for temporal reasoning

In this thesis, we study logical and deep learning methods for the temporal reasoning of reactive systems. In Part I, we determine decidability borders for the satisfiability and realizability problem of temporal hyperproperties. Temporal hyperproperties relate multiple computation traces to each other and are expressed in a temporal hyperlogic. In particular, we identify decidable fragments of the highly expressive hyperlogics HyperQPTL and HyperCTL*. As an application, we elaborate on an enforcement mechanism for temporal hyperproperties. We study explicit enforcement algorithms for specifications given as formulas in universally quantified HyperLTL. In Part II, we train a (deep) neural network on the trace generation and realizability problem of linear-time temporal logic (LTL). We consider a method to generate large amounts of additional training data from practical specification patterns. The training data is generated with classical solvers, which provide one of many possible solutions to each formula. We demonstrate that it is sufficient to train on those particular solutions such that the neural network generalizes to the semantics of the logic. The neural network can predict solutions even for formulas from benchmarks from the literature on which the classical solver timed out. Additionally, we show that it solves a significant portion of problems from the annual synthesis competition (SYNTCOMP) and even out-of-distribution examples from a recent case study.Diese Arbeit befasst sich mit logischen Methoden und mehrschichtigen Lernmethoden für das zeitabhängige Argumentieren über reaktive Systeme. In Teil I werden die Grenzen der Entscheidbarkeit des Erfüllbarkeits- und des Realisierbarkeitsproblem von temporalen Hypereigenschaften bestimmt. Temporale Hypereigenschaften setzen mehrere Berechnungsspuren zueinander in Beziehung und werden in einer temporalen Hyperlogik ausgedrückt. Insbesondere werden entscheidbare Fragmente der hochexpressiven Hyperlogiken HyperQPTL und HyperCTL* identifiziert. Als Anwendung wird ein Enforcement-Mechanismus für temporale Hypereigenschaften erarbeitet. Explizite Enforcement-Algorithmen für Spezifikationen, die als Formeln in universell quantifiziertem HyperLTL angegeben werden, werden untersucht. In Teil II wird ein (mehrschichtiges) neuronales Netz auf den Problemen der Spurgenerierung und Realisierbarkeit von Linear-zeit Temporallogik (LTL) trainiert. Es wird eine Methode betrachtet, um aus praktischen Spezifikationsmustern große Mengen zusätzlicher Trainingsdaten zu generieren. Die Trainingsdaten werden mit klassischen Solvern generiert, die zu jeder Formel nur eine von vielen möglichen Lösungen liefern. Es wird gezeigt, dass es ausreichend ist, an diesen speziellen Lösungen zu trainieren, sodass das neuronale Netz zur Semantik der Logik generalisiert. Das neuronale Netz kann Lösungen sogar für Formeln aus Benchmarks aus der Literatur vorhersagen, bei denen der klassische Solver eine Zeitüberschreitung hatte. Zusätzlich wird gezeigt, dass das neuronale Netz einen erheblichen Teil der Probleme aus dem jährlichen Synthesewettbewerb (SYNTCOMP) und sogar Beispiele außerhalb der Distribution aus einer aktuellen Fallstudie lösen kann

Synthesizing stream control

For the management of reactive systems, controllers must coordinate time, data streams, and data transformations, all joint by the high level perspective of their control flow. This control flow is required to drive the system correctly and continuously, which turns the development into a challenge. The process is error-prone, time consuming, unintuitive, and costly. An attractive alternative is to synthesize the system instead, where the developer only needs to specify the desired behavior. The synthesis engine then automatically takes care of all the technical details. However, while current algorithms for the synthesis of reactive systems are well-suited to handle control, they fail on complex data transformations due to the complexity of the comparably large data space. Thus, to overcome the challenge of explicitly handling the data we must separate data and control. We introduce Temporal Stream Logic (TSL), a logic which exclusively argues about the control of the controller, while treating data and functional transformations as interchangeable black-boxes. In TSL it is possible to specify control flow properties independently of the complexity of the handled data. Furthermore, with TSL at hand a synthesis engine can check for realizability, even without a concrete implementation of the data transformations. We present a modular development framework that first uses synthesis to identify the high level control flow of a program. If successful, the created control flow then is extended with concrete data transformations in order to be compiled into a final executable. Our results also show that the current synthesis approaches cannot replace existing manual development work flows immediately. During the development of a reactive system, the developer still may use incomplete or faulty specifications at first, that need the be refined after a subsequent inspection. In the worst case, constraints are contradictory or miss important assumptions, which leads to unrealizable specifications. In both scenarios, the developer needs additional feedback from the synthesis engine to debug errors for finally improving the system specification. To this end, we explore two further possible improvements. On the one hand, we consider output sensitive synthesis metrics, which allow to synthesize simple and well structured solutions that help the developer to understand and verify the underlying behavior quickly. On the other hand, we consider the extension of delay, whose requirement is a frequent reason for unrealizability. With both methods at hand, we resolve the aforementioned problems and therefore help the developer in the development phase with the effective creation of a safe and correct reactive system.Um reaktive Systeme zu regeln müssen Steuergeräte Zeit, Datenströme und Datentransformationen koordinieren, die durch den übergeordneten Kontrollfluss zusammengefasst werden. Die Aufgabe des Kontrollflusses ist es das System korrekt und dauerhaft zu betreiben. Die Entwicklung solcher Systeme wird dadurch zu einer Herausforderung, denn der Prozess ist fehleranfällig, zeitraubend, unintuitiv und kostspielig. Eine attraktive Alternative ist es stattdessen das System zu synthetisieren, wobei der Entwickler nur das gewünschte Verhalten des Systems festlegt. Der Syntheseapparat kümmert sich dann automatisch um alle technischen Details. Während aktuelle Algorithmen für die Synthese von reaktiven Systemen erfolgreich mit dem Kontrollanteil umgehen können, versagen sie jedoch, sobald komplexe Datentransformationen hinzukommen, aufgrund der Komplexität des vergleichsweise großen Datenraums. Daten und Kontrolle müssen demnach getrennt behandelt werden, um auch große Datenräumen effizient handhaben zu können. Wir präsentieren Temporal Stream Logic (TSL), eine Logik die ausschließlich die Kontrolle einer Steuerung betrachtet, wohingegen Daten und funktionale Datentransformationen als austauschbare Blackboxen gehandhabt werden. In TSL ist es möglich Kontrollflusseigenschaften unabhängig von der Komplexität der zugrunde liegenden Daten zu beschreiben. Des Weiteren kann ein auf TSL beruhender Syntheseapparat die Realisierbarkeit einer Spezifikation prüfen, selbst ohne die konkreten Implementierungen der Datentransformationen zu kennen. Wir präsentieren ein modulares Grundgerüst für die Entwicklung. Es verwendet zunächst den Syntheseapparat um den übergeordneten Kontrollfluss zu erzeugen. Ist dies erfolgreich, so wird der resultierende Kontrollfluss um die konkreten Implementierungen der Datentransformationen erweitert und anschließend zu einer ausführbare Anwendung kompiliert. Wir zeigen auch auf, dass bisherige Syntheseverfahren bereits existierende manuelle Entwicklungsprozesse noch nicht instantan ersetzen können. Im Verlauf der Entwicklung ist es auch weiterhin möglich, dass der Entwickler zunächst unvollständige oder fehlerhafte Spezifikationen erstellt, welche dann erst nach genauerer Betrachtung des synthetisierten Systems weiter verbessert werden können. Im schlimmsten Fall sind Anforderungen inkonsistent oder wichtige Annahmen über das Verhalten fehlen, was zu unrealisierbaren Spezifikationen führt. In beiden Fällen benötigt der Entwickler zusätzliche Rückmeldungen vom Syntheseapparat, um Fehler zu identifizieren und die Spezifikation schlussendlich zu verbessern. In diesem Zusammenhang untersuchen wir zwei mögliche Erweiterungen. Zum einen betrachten wir ausgabeabhängige Metriken, die es dem Entwickler erlauben einfache und wohlstrukturierte Lösungen zu synthetisieren die verständlich sind und deren Verhalten einfach zu verifizieren ist. Zum anderen betrachten wir die Erweiterung um Verzögerungen, welche eine der Hauptursachen für Unrealisierbarkeit darstellen. Mit beiden Methoden beheben wir die jeweils zuvor genannten Probleme und helfen damit dem Entwickler während der Entwicklungsphase auch wirklich das reaktive System zu kreieren, dass er sich auch tatsächlich vorstellt