Quasi-friendly sup-interpretations

In a previous paper, the sup-interpretation method was proposed as a new tool to control memory resources of first order functional programs with pattern matching by static analysis. Basically, a sup-interpretation provides an upper bound on the size of function outputs. In this former work, a criterion, which can be applied to terminating as well as non-terminating programs, was developed in order to bound polynomially the stack frame size. In this paper, we suggest a new criterion which captures more algorithms computing values polynomially bounded in the size of the inputs. Since this work is related to quasi-interpretations, we compare the two notions obtaining two main features. The first one is that, given a program, we have heuristics for finding a sup-interpretation when we consider polynomials of bounded degree. The other one consists in the characterizations of the set of function computable in polynomial time and in polynomial space

Resource control of object-oriented programs

A sup-interpretation is a tool which provides an upper bound on the size of a value computed by some symbol of a program. Sup-interpretations have shown their interest to deal with the complexity of first order functional programs. For instance, they allow to characterize all the functions bitwise computable in Alogtime. This paper is an attempt to adapt the framework of sup-interpretations to a fragment of oriented-object programs, including distinct encodings of numbers through the use of constructor symbols, loop and while constructs and non recursive methods with side effects. We give a criterion, called brotherly criterion, which ensures that each brotherly program computes objects whose size is polynomially bounded by the inputs sizes

Analyzing the Implicit Computational Complexity of object-oriented programs

A sup-interpretation is a tool which provides upper bounds on the size of the values computed by the function symbols of a program. Sup-interpretations have shown their interest to deal with the complexity of first order functional programs. This paper is an attempt to adapt the framework of sup-interpretations to a fragment of object-oriented programs, including loop and while constructs and methods with side effects. We give a criterion, called brotherly criterion, which uses the notion of sup-interpretation to ensure that each brotherly program computes objects whose size is polynomially bounded by the inputs sizes. Moreover we give some heuristics in order to compute the sup-interpretation of a given method

Analyse de la complexité des programmes par interprétation sémantique

There are several approaches developed by the Implicit Computational Complexity (ICC) community which try to analyze and control program resources. In this document, we focus our study on the resource control with the help of semantics interpretations.After introducing the notion of quasi-interpretation together with its distinct properties and characterizations, we show the results obtained in the study of such a tool: We study the synthesis problem which consists in finding a quasi-interpretation for a given program and we tackle the issue of quasi-interpretation modularity. Modularity allows to decrease the complexity of the synthesis procedure and to capture more algorithms. We present several extensions of quasi-interpretations to reactive programming, bytecode verification or higher-order programming. Afterwards, we introduce the notion of sup-interpretation. This notion strictly generalizes the one of quasi-interpretation and is used in distinct criteria in order to control the resources of more algorithms, including algorithms over infinite data and algorithms using a divide and conquer strategy. We combine sup-interpretations with distinct termination criteria, such as RPO orderings, dependency pairs or size-change principle, and we compare them to the notion of quasi-interpretation. Using the notion of sup-interpretation, we characterize small parallel complexity classes. We provide some heuristics for the sup-interpretation synthesis: we manage to synthesize sup-interpretations without the subterm property, that is, sup-interpretations which are not quasi-interpretations. Finally, we extend sup-interpretations to object-oriented programs, thus obtaining distinct criteria for resource control of object-oriented programs and their methods.Il existe de nombreuses approches développées par la communauté Implicit Computational Complexity (ICC) permettant d'analyser les ressources nécessaires à la bonne exécution des algorithmes. Dans cette thèse, nous nous intéressons plus particulièrement au contrôle des ressources à l'aide d'interprétations sémantiques. Après avoir rappelé brièvement la notion de quasi-interprétation ainsi que les différentes propriétés et caractérisations qui en découlent, nous présentons les différentes avancées obtenues dans l'étude de cet outil : nous étudions le problème de la synthèse qui consiste à trouver une quasi-interprétation pour un programme donné, puis, nous abordons la question de la modularité des quasi-interprétations. La modularité permet de diminuer la complexité de la procédure de synthèse et de capturer un plus grand nombre d'algorithmes. Après avoir mentionné différentes extensions des quasi-interprétations à des langages de programmation réactif, bytecode ou d'ordre supérieur, nous introduisons la sup-interprétation. Cette notion généralise la quasi-interprétation et est utilisée dans des critères de contrôle des ressources afin d'étudier la complexité d'un plus grand nombre d'algorithmes dont des algorithmes sur des données infinies ou des algorithmes de type diviser pour régner. Nous combinons cette notion à différents critères de terminaison comme les ordres RPO, les paires de dépendance ou le size-change principle et nous la comparons à la notion de quasi-interprétation. En outre, après avoir caractérisé des petites classes de complexité parallèles, nous donnons quelques heuristiques permettant de synthétiser des sup-interprétations sans la propriété sous-terme, c'est à dire des sup-interprétations qui ne sont pas des quasi-interprétations. Enfin, dans un dernier chapitre, nous adaptons les sup-interprétations à des langages orientés-objet, obtenant ainsi différents critères pour contrôler les ressources d'un programme objet et de ses méthodes

Analyse de la complexité des programmes par interprétation sémantique

Il existe de nombreuses approches développées par la communauté Implicit Computational Complexity (ICC) permettant d'analyser les ressources nécessaires à la bonne exécution des algorithmes. Dans cette thèse, nous nous intéressons plus particulièrement au contrôle des ressources à l'aide d'interprétations sémantiques. Après avoir rappelé brièvement la notion de quasi-interprétation ainsi que les différentes propriétés et caractérisations qui en découlent, nous présentons les différentes avancées obtenues dans l'étude de cet outil : nous étudions le problème de la synthèse qui consiste à trouver une quasi-interprétation pour un programme donné, puis, nous abordons la question de la modularité des quasi-interprétations. La modularité permet de diminuer la complexité de la procédure de synthèse et de capturer un plus grand nombre d'algorithmes. Après avoir mentionné différentes extensions des quasi-interprétations à des langages de programmation réactifs, bytecode ou d'ordre supérieur, nous introduisons la sup-interprétation. Cette notion généralise la quasi-interprétation et est utilisée dans des critères de contrôle des ressources afin d'étudier la complexité d'un plus grand nombre d'algorithmes dont des algorithmes sur des données infinies ou des algorithmes de type diviser pour régner. Nous combinons cette notion à différents critères de terminaison comme les ordres RPO, les paires de dépendance ou le size-change principle et nous la comparons à la notion de quasi-interprétation. En outre, après avoir caractérisé des petites classes de complexité parallèles, nous donnons quelques heuristiques permettant de synthétiser des sup-interprétations sans la propriété sous-terme, c'est à dire des sup-interprétations qui ne sont pas des quasi-interprétations. Enfin, dans un dernier chapitre, nous adaptons les sup-interprétations à des langages orientés-objet, obtenant ainsi différents critères pour contrôler les ressources d'un programme objet et de ses méthodesThere are several approaches developed by the Implicit Computational Complexity (ICC) community which try to analyze and control program resources. In this document, we focus our study on the resource control with the help of semantics interpretations. After introducing the notion of quasi-interpretation together with its distinct properties and characterizations, we show the results obtained in the study of such a tool: We study the synthesis problem which consists in finding a quasi-interpretation for a given program and we tackle the issue of quasi-interpretation modularity. Modularity allows to decrease the complexity of the synthesis procedure and to capture more algorithms. We present several extensions of quasi-interpretations to reactive programming, bytecode verification or higher-order programming. Afterwards, we introduce the notion of sup-interpretation. This notion strictly generalizes the one of quasi-interpretation and is used in distinct criteria in order to control the resources of more algorithms, including algorithms over infinite data and algorithms using a divide and conquer strategy. We combine sup-interpretations with distinct termination criteria, such as RPO orderings, dependency pairs or size-change principle, and we compare them to the notion of quasi-interpretation. Using the notion of sup-interpretation, we characterize small parallel complexity classes. We provide some heuristics for the sup-interpretation synthesis: we manage to synthesize sup-interpretations without the subterm property, that is, sup-interpretations which are not quasi-interpretations. Finally, we extend sup-interpretations to object-oriented programs, thus obtaining distinct criteria for resource control of object-oriented programs and their methodsNANCY-INPL-Bib. électronique (545479901) / SudocSudocFranceF

Multimodal neuroimaging study in presymptomatic GRN mutations carriers

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