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Generación automática de invariantes lineales / Natalia Beatriz Bidart.

Por: Colaborador(es): Detalles de publicación: [S.l. : s.n.], 2007.Descripción: 116 p. : il. ; 30 cmTema(s): Nota de disertación: Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2007. Resumen: El presente trabajo especial estudia los diferentes resultados teóricos relacionados con el cálculo automático de invariantes de programas, centrándose en las técnicas para abordar el problema de la indecidibilidad en la determinación de la corrección de un programa. Además se desarrolla formalmente una modificación al algoritmo ideado por Couot y Halbwachs en CH78, para que procese los sistemas de transiciones guardados presentados en BBM95, TRSS01. Asimismo se detalla el diseño e implementación de una herramienta que ejecuta el mencionado algoritmo modificado, del cual se demuestra formalmente las propiedades de corrección y terminación. La herramienta fue codificada con el lenguaje funcional ML, y la misma genera automática y estáticamente invariantes inductivas lineales sobre el dato de entrada, aplicando la técnica de abstract interpretation.
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Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2007.

Bibliografía : p.115-116.

El presente trabajo especial estudia los diferentes resultados teóricos relacionados con el cálculo automático de invariantes de programas, centrándose en las técnicas para abordar el problema de la indecidibilidad en la determinación de la corrección de un programa. Además se desarrolla formalmente una modificación al algoritmo ideado por Couot y Halbwachs en CH78, para que procese los sistemas de transiciones guardados presentados en BBM95, TRSS01. Asimismo se detalla el diseño e implementación de una herramienta que ejecuta el mencionado algoritmo modificado, del cual se demuestra formalmente las propiedades de corrección y terminación. La herramienta fue codificada con el lenguaje funcional ML, y la misma genera automática y estáticamente invariantes inductivas lineales sobre el dato de entrada, aplicando la técnica de abstract interpretation.


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