Abstrakt. Generering av motexempel är en mycket viktig uppgift i modellkontrollprocessen. I motsats till t. ex. digitala kretsar där motexempel vanligtvis består av en enda väg som leder till ett kritiskt tillstånd i systemet, kan motexempel i den probabilistiska inställningen bestå av ett stort antal vägar. För att kunna hantera stora system och använda kapaciteten hos moderna SAT-solvrar etablerades begränsad modellkontroll (BMC) för diskreta markovkedjor. I detta dokument introducerar vi användningen av SMT-lösning över linjär real aritmetik för BMC-förfarandet. SMT-lösning, utöka SAT med teorier i detta sammanhang å ena sidan leder till ett bekvämt sätt att uttrycka villkor om sannolikheten för vissa vägar och å andra sidan gör det möjligt att hantera Markov belöning modeller. Vi använder den förra för att hitta vägar med hög sannolikhet först. Detta leder till mer kompakta motexempel. Vi rapporterar om några experiment som visar lovande resultat.
Bounded Model Checking har använts för att generera motexempel för Markov kedjor REF.
E.: Counterexample generation for Markov chains using SMT-based bounded model checking
{'venue': 'In: Proc. of FMOODS/FORTE’11. Volume 6722 of LNCS, Springer-Verlag', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}