En ny metod för automatiserad antagande-garanti resonemang (AGR) för samtidiga system bygger på dator miljö antaganden för komponenter som använder L * algoritm för att lära sig vanliga språk. Även om detta tillvägagångssätt har undersökts i stor utsträckning för system som passerar meddelanden, är det fortfarande en utmaning att skala tekniken till stora delade minnessystem, främst på grund av att antagandena har en exponentiell kommunikationsalfabetstorlek. I detta dokument föreslår vi en SAT-baserad metod som använder både induktion och interpolering för att implementera automatiserad AGR för delade minnessystem. Metoden är baserad på en ny lat metod för att anta lärande, som undviker en explicit uppräkning av den exponentiella alfabetet som sätts under lärande genom att använda symboliska alfabet kluster och iterativ kontraexempel-driven lokal partitionering. Preliminära experimentella resultat på riktmärken i Verilog och SMV är uppmuntrande och visar att tillvägagångssättet skalar sig väl i praktiken.
Det tillvägagångssätt som presenteras i REF förbättrar vid antagandegarantiinlärning för system som kommunicerar baserat på delat minne, genom att använda SAT-baserad modellkontroll och alfabetskluster.
Sat-based compositional verification using lazy learning
{'venue': 'In CAV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}