Automatic Probabilistic Program Verification through Random Variable Abstraction

The weakest pre-expectation calculus has been proved to be a mature theory to analyze quantitative properties of probabilistic and nondeterministic programs. We present an automatic method for proving quantitative linear properties on any denumerable state space using iterative backwards fixed point calculation in the general framework of abstract interpretation. In order to accomplish this task we present the technique of random variable abstraction (RVA) and we also postulate a sufficient condition to achieve exact fixed point computation in the abstract domain. The feasibility of our approach is shown with two examples, one obtaining the expected running time of a probabilistic program, and the other the expected gain of a gambling strategy. Our method works on general guarded probabilistic and nondeterministic transition systems instead of plain pGCL programs, allowing us to easily model a wide range of systems including distributed ones and unstructured programs. We present the operational and weakest precondition semantics for this programs and prove its equivalence

Implementación eficiente de construcciones de alto nivel para la programación concurrente

Tesis (Doctor en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2011.El trabajo de tesis doctoral presenta métodos automáticos para mejorar implementaciones de regiones críticas condicionales y monitores con señalamiento automático, mediante el uso de probadores de teoremos del tipo SMT solver (CVC) y probadores de lógica de alto orden (Isabelle/Isar), utilizados dentros de técnicas de interpretación abstracta. En el caso de regiones críticas condicionales la propuesta se aplica a implementaciones automáticas producidas por la técnica de Semáforos Binarios Divididos desarrollada por E.W.Dijkstra. En el caso de monitores el método mejora implementaciones con señalamiento explícito. Los resultado brindan construcciones eficientes de alto nivel, que permiten desarrollar programas concurrentes de forma simple y correcta.Damián Barsotti

Gravitational wave surrogates through automated machine learning

We analyze a prospect for predicting gravitational waveforms from compact binaries based on automated machine learning (AutoML) from around a hundred different possible regression models, without having to resort to tedious and manual case-by-case analyses and fine-tuning. The particular study of this article is within the context of the gravitational waves emitted by the collision of two spinless black holes in initial quasi-circular orbit. We find, for example, that approaches such as Gaussian process regression with radial bases as kernels, an approach which is generalizable to multiple dimensions with low computational evaluation cost, do provide a sufficiently accurate solution. The results here presented suggest that AutoML might provide a framework for regression in the field of surrogates for gravitational waveforms. Our study is within the context of surrogates of numerical relativity simulations based on reduced basis and the empirical interpolation method, where we find that for the particular case analyzed AutoML can produce surrogates which are essentially indistinguishable from the NR simulations themselves.Fil: Barsotti, Damián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; ArgentinaFil: Cerino, Franco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Tiglio, Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; ArgentinaFil: Villanueva, Uziel Aarón. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; Argentin

Generación de invariantes para implementar eficientemente regiones críticas condicionales

La técnica de semáforos binarios divididos (SBS) puede ser usada para implementar regiones críticas condicionales. Dada una especificación de un problema de esta clase. SBS brinda tanto los programas que lo implementan como los invariantes que aseguran su corrección. Aplicando la técnica a casos particulares se encuentran programas que admiten simplificaciones. Este trabajo se concentra en el desarrollo de un sistema automático para obtener estas simplificaciones. El procedimiento consiste en hacer una búsqueda de nuevos invariantes que avalen la corrección de las simplificaciones. Para esto usamos técnicas de generación de invariantes, en particular propagación hacia los más débiles. Su implementación fue realizada usando los demostradores Isabelle /HOL v CVC Lite para las demostraciones de validez y simplificaciones de las formulas lógicas envueltas en el proceso. El método fue probado sobre diferentes ejemplos clásicos de programación concurrente.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Generación de invariantes para implementar eficientemente regiones críticas condicionales

La técnica de semáforos binarios divididos (SBS) puede ser usada para implementar regiones críticas condicionales. Dada una especificación de un problema de esta clase. SBS brinda tanto los programas que lo implementan como los invariantes que aseguran su corrección. Aplicando la técnica a casos particulares se encuentran programas que admiten simplificaciones. Este trabajo se concentra en el desarrollo de un sistema automático para obtener estas simplificaciones. El procedimiento consiste en hacer una búsqueda de nuevos invariantes que avalen la corrección de las simplificaciones. Para esto usamos técnicas de generación de invariantes, en particular propagación hacia los más débiles. Su implementación fue realizada usando los demostradores Isabelle /HOL v CVC Lite para las demostraciones de validez y simplificaciones de las formulas lógicas envueltas en el proceso. El método fue probado sobre diferentes ejemplos clásicos de programación concurrente.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Generación de invariantes para implementar eficientemente regiones críticas condicionales

La técnica de semáforos binarios divididos (SBS) puede ser usada para implementar regiones críticas condicionales. Dada una especificación de un problema de esta clase. SBS brinda tanto los programas que lo implementan como los invariantes que aseguran su corrección. Aplicando la técnica a casos particulares se encuentran programas que admiten simplificaciones. Este trabajo se concentra en el desarrollo de un sistema automático para obtener estas simplificaciones. El procedimiento consiste en hacer una búsqueda de nuevos invariantes que avalen la corrección de las simplificaciones. Para esto usamos técnicas de generación de invariantes, en particular propagación hacia los más débiles. Su implementación fue realizada usando los demostradores Isabelle /HOL v CVC Lite para las demostraciones de validez y simplificaciones de las formulas lógicas envueltas en el proceso. El método fue probado sobre diferentes ejemplos clásicos de programación concurrente.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI