Abstrakt. Klassisk data ow analys avgör om en data ow faktum kan hålla eller inte hålla vid någon programpunkt. Probabilistiska data ow system beräknar ett intervall, dvs. en sannolikhet, med vilken en data ow faktum kommer att hålla vid någon programpunkt. I detta dokument utvecklar vi en ny, praktiskt genomförbar ram för probabilistiska data ow problem. I motsats till andra metoder, använder vi exekvering historia för att beräkna sannolikheten för data ow fakta. På så sätt uppnår vi avsevärt bättre resultat. Effektiviteten och eektiviteten i vårt tillvägagångssätt visas genom att man sammanställer och driver SPECint95-riktmärkessviten.
I REF förbättrades detta tillvägagångssätt genom att man utnyttjade exekveringshistoriken för att uppskatta sannolikheten för dataflödesfakta.
A Novel Probabilistic Data Flow Framework
{'venue': 'IN INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPILER CONSTRUCTION (CC 2001), LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE (LNCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}