Abstrakt. Vi föreslår en ny automatiserad modell, kallad kvantifierad dataautomat över ord, som kan modellera kvantifierade invarianter över linjära datastrukturer, och bygga poly-tid aktiva inlärningsalgoritmer för dem, där eleven får fråga läraren med medlemskap och likvärdighet frågor. För att uttrycka invarianter i decledable logik, uppfinner vi en decidable subclass av QDAs, som kallas elastiska QDAs, och bevisa att varje QDA har en unik minimalt-över-uppskattande elastisk QDA. Vi ger sedan en tillämpning av dessa teoretiskt sunda och effektiva aktiva inlärningsalgoritmer i en passiv inlärningsram och visar att vi effektivt kan lära oss kvantifierade linjära datastrukturinvarianter från prover som erhållits från dynamiska körningar för en stor klass av program.
Arbetet i REF bygger polynomiska tidsaktiva inlärningsalgoritmer för automatiserad modell av array och liststrukturer.
Learning Universally Quantified Invariants of Linear Data Structures
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}