Probabilistisk programvaruanalys syftar till att kvantifiera hur troligt en målhändelse är att inträffa under programmets genomförande. Nuvarande tillvägagångssätt är beroende av symboliskt utförande för att identifiera förutsättningarna för att nå målet händelsen och försöka kvantifiera andelen av inmatningsområdet som uppfyller dessa villkor. Exakt kvantifiering är vanligtvis begränsad till linjära begränsningar, medan endast ungefärliga lösningar i allmänhet kan tillhandahållas genom statistiska metoder. Statistiska metoder kan dock inte konvergera till en godtagbar exakthet inom rimlig tid. Vi presenterar en kompositionell statistisk metod för effektiv kvantifiering av lösningsutrymmen för godtyckligt komplexa begränsningar över avgränsade flyttalområden. Tillvägagångssättet utnyttjar intervallets begränsningsutbredning för att förbättra uppskattningens noggrannhet genom att fokusera provtagningen på de regioner inom inmatningsområdet som innehåller de önskade lösningarna. Preliminära experiment visar betydande förbättringar av tidigare tillvägagångssätt både i resultatnoggrannhet och analystid.
Tekniken i REF föreslog en kvantifiering av lösningsutrymmet baserat på Monte Carlo-uppskattning.
Compositional solution space quantification for probabilistic software analysis
{'venue': "PLDI '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}