Логика для суждений об ошибках в циклах над последовательностями данных (IFIL)

Classic deductive verification is not focused on reasoning about program incorrectness. Reasoning about program incorrectness using formal methods is an important problem nowadays. Special logics such as Incorrectness Logic, Adversarial Logic, Local Completeness Logic, Exact Separation Logic and Outcome Logic have recently been proposed to address it. However, these logics have two disadvantages. One is that they are based on under-approximation approaches, while classic deductive verification is based on the over-approximation approach. One the other hand, the use of the classic approach requires defining loop invariants in a general case. The second disadvantage is that the use of generalized inference rules from these logics results in having to prove too complex formulas in simple cases. Our contribution is a new logic for solving these problems in the case of loops over data sequences. These loops are referred to as finite iterations. We call the proposed logic the Incorrectness Finite Iteration Logic (IFIL). We avoid defining invariants of finite iterations using a symbolic replacement of these loops with recursive functions. Our logic is based on special inference rules for finite iterations. These rules allow generating formulas with recursive functions corresponding to finite iterations. The validity of these formulas may indicate the presence of bugs in the finite iterations. This logic has been implemented in a new version of the C-lightVer system for deductive verification of C programs.Классическая дедуктивная верификация не ориентирована на доказательство некорректности программ. Доказательство некорректности программ с помощью формальных методов является актуальной задачей в настоящее время. Специальные логики, такие как Incorrectness Logic, Adversarial Logic, Local Completeness Logic, Exact Separation Logic и Outcome Logic, были недавно предложены для решения данной задачи. Но у данных логик имеется два недостатка. Во-первых, в данных логиках используются подходы, основанные на нижней аппроксимации, тогда как в классической дедуктивной верификации используется подход, основанный на верхней аппроксимации. С другой стороны, использование классического подхода требует в общем случае задания инвариантов циклов. Во-вторых, использование правил вывода для программных конструкций в их самом общем виде приводит к необходимости доказательства сложных формул в простых ситуациях. Нашим результатом, представленным в данной статье, является новая логика для решения данных проблем в случае циклов над последовательностями данных. Такая циклы мы называем финитными итерациями. Предложенную логику мы называем логикой для суждений о некорректности финитных итераций (IFIL). Мы избегаем задания инвариантов финитных итераций с помощью символической замены в условиях корректности переменных таких циклов применениями рекурсивных функций. Наша логика основана на специальных правилах вывода для финитных итераций. Эти правила позволяют выводить формулы с применениями рекурсивных функций, соответствующих финитным итерациям. Истинность этих формул может означать наличие ошибок в финитных итерациях. Данная логика была реализована в новой версии программной системы C-lightVer для дедуктивной верификации программ на языке C

On the Bulk Velocity of Brownian Ratchets

In this paper we study the unidirectional transport effect for Brownian ratchets modeled by Fokker--Planck-type equations. In particular, we consider the adiabatic and semiadiabatic limits for tilting ratchets, generic ratchets with small diffusion, and the multistate chemical ratchets. Having established a linear relation between the bulk transport velocity and the biperiodic solution, and using relative entropy estimates and new functional inequalities, we obtain explicit asymptotic formulas for the transport velocity and qualitative results concerning the direction of transport. In particular, we prove the conjecture by Blanchet, Dolbeault, and Kowalczyk that the bulk velocity of the stochastic Stokes' drift is nonzero for every nonconstant potential

На пути к автоматической дедуктивной верификации C-программ с Sisal-циклами в системе C-lightVer

The C-lightVer system is developed in IIS SB RAS for C-program deductive verification. C-kernel is an intermediate verification language in this system. Cloud parallel programming system (CPPS) is also developed in IIS SB RAS. Cloud Sisal is an input language of CPPS. The main feature of CPPS is implicit parallel execution based on automatic parallelization of Cloud Sisal loops. Cloud-Sisal-kernel is an intermediate verification language in the CPPS system. Our goal is automatic parallelization of such a superset of C that allows implementing automatic verification. Our solution is such a superset of C-kernel as C-Sisal-kernel. The first result presented in this paper is an extension of C-kernel by Cloud-Sisal-kernel loops. We have obtained the C-Sisal-kernel language. The second result is an extension of C-kernel axiomatic semantics by inference rule for Cloud-Sisal-kernel loops. The paper also presents our approach to the problem of deductive verification automation in the case of finite iterations over data structures. This kind of loops is referred to as definite iterations. Our solution is a composition of symbolic method of verification of definite iterations, verification condition metageneration and mixed axiomatic semantics method. Symbolic method of verification of definite iterations allows defining inference rules for these loops without invariants. Symbolic replacement of definite iterations by recursive functions is the base of this method. Obtained verification conditions with applications of recursive functions correspond to logical base of ACL2 prover. We use ACL2 system based on computable recursive functions. Verification condition metageneration allows simplifying implementation of new inference rules in a verification system. The use of mixed axiomatic semantics results to simpler verification conditions in some cases.В Институте систем информатики СО РАН разрабатывается система C-lightVer для дедуктивной верификации C-программ. C-kernel является промежуточным языком верификации в данной системе. Система облачного параллельного программирования (CPPS) также разрабатывается в Институте систем информатики СО РАН. Cloud Sisal является входным языком системы CPPS. Главной особенностью системы CPPS является неявное параллельное исполнение, основанное на автоматическом распараллеливании циклов Cloud Sisal. Cloud-Sisal-kernel является промежуточным языком верификации в системе CPPS. Нашей целью является автоматическое распараллеливание такого надмножества языка C, которое позволяет реализовать автоматическую верификацию. Нашим решением является такое надмножество языка C-kernel, как язык C-Sisal-kernel. Первым результатом, представленным в данной статье, является расширение языка C-kernel циклами языка Cloud-Sisal-kernel. В результате был разработан язык C-Sisal-kernel. Вторым результатом, представленным в данной статье, является расширение аксиоматической семантики языка C-kernel правилом вывода для циклов языка Cloud-Sisal-kernel. В данной статье также представлен наш подход к проблеме автоматизации дедуктивной верификации в случае финитных итераций над структурами данных. Такие циклы называются финитными итерациями. Нашим решением является композиция символического метода верификации финитных итераций, метагенерации условий корректности и смешанной аксиоматической семантики. Символический метод верификации финитных итераций позволяет задавать правила вывода для таких циклов без инвариантов. Символическая замена финитных итераций рекурсивными функциями является основой данного метода. Полученные условия корректности с применениями рекурсивных функций соответствуют логической основе системы доказательства ACL2. Мы используем систему ACL2, основанную на вычислимых рекурсивных функциях. Метагенерация условий корректности позволяет упростить реализацию новых правил вывода в системе верификации. Использование смешанной аксиоматической семантики приводит в некоторых случаях к более простым условиям корректности

Foresight research in management accounting: scenario forecasting and a comprehensive system of expert assessment methods in agricultural holdings

Foresight research in management accounting should be aimed at solving long-term perspective issues. A set of systems and methods of expert assessment is selected or developed in the course of such studies. The managerial staff of an economic entity with the authority to make strategic decisions develop forecast scenarios taking into account the opinions of competent experts involved in the economic field under consideration. Based on the fact that there can be many options for an economic future, they jointly discuss and develop a coordinated idea of ​​which option for future economic development is most preferable for an agricultural holding, taking into account the variability of the economic situation.The subject of the study is the improvement of management accounting in the part of Foresight research in agricultural holdings with a comprehensive assessment of the effectiveness of the management of the activities of its agricultural organizations. In modern times, agricultural holdings can change the situation through competent management accounting, since competent management accounting allows companies to consolidate their activities, thereby giving good development to agriculture, both financially and in attracting highly qualified specialists, as well as the country's food security. In accordance with this goal, the main task was determined: to develop the mechanisms of Foresight research of management accounting in agricultural holdings, for the purpose of assessing the effectiveness of management of the activities of agricultural organizations included in it. Foresight participants do not try to guess the future but build a comprehensive system of measures for the development of the agricultural holding, which allow it to be achieved; this distinguishes the difference between foresight and traditional methods of planning, forecasting and budgeting in agriculture