Abstraction Refinement for Large Scale Model Checking (Series on Integrated Circuits and Systems) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Chao Wang

出品人:

页数:194

译者:

出版时间:2006-07-20

价格:USD 119.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387341552

丛书系列:

图书标签:

• Model Checking
• Abstraction
• Formal Verification
• VLSI
• Integrated Circuits
• System Verification
• Hardware Verification
• Software Verification
• Scalability
• Abstraction Refinement

计算机科学与工程前沿：系统可靠性与形式化验证的深度探索 本书聚焦于现代复杂系统设计与验证领域的核心挑战，深入剖析了在超大规模集成电路（VLSI）设计、嵌入式系统安全、以及分布式软件架构中，如何通过先进的形式化方法和抽象技术，确保系统的正确性与可靠性。 在当今计算领域，系统规模的爆炸性增长对传统测试和验证手段提出了前所未有的挑战。当电路逻辑门数达到数十亿甚至万亿级别，或者软件并发交互复杂度跨越数百万行代码时，穷举测试成为不可能，而手工检查又极易遗漏关键的边缘案例。本书旨在提供一套系统化、数学严谨的理论框架与实用工具集，用以应对这种“规模化验证瓶颈”。 全书分为四个主要部分，层层递进，从基础理论到尖端应用，构建了一个完整的验证方法论体系。 --- 第一部分：形式化建模与基础逻辑框架 本部分奠定了后续高级分析的基础，着重于如何将现实世界的复杂系统精确地、无歧义地映射到数学模型中。 1. 离散系统与状态空间表示： 详细介绍了描述并发、异步和时间敏感系统的核心数学工具。包括有限状态机（FSM）、Petri 网的扩展形式，以及如何利用这些模型来捕获硬件描述语言（如 VHDL/Verilog）或并发程序中的状态爆炸问题。重点讨论了最小化状态表示的方法，例如基于等价关系（Bisimulation 等）的状态约简技术，为处理大规模系统做好准备。 2. 时序逻辑与规范语言： 深入探讨了描述系统随时间行为的逻辑系统。重点覆盖了线性时序逻辑（LTL）和计算树逻辑（CTL），并扩展至更具表达能力的、包含量化和复杂时序约束的逻辑。探讨了如何形式化地表达安全属性（Safety Properties，如“永不发生死锁”）和活性属性（Liveness Properties，如“最终会响应某个请求”）。此外，对非标准时间模型（如混合时序系统，Hybrid Systems）的初步建模方法进行了介绍，强调其在控制系统验证中的重要性。 3. 可判定性与计算复杂性： 对形式化验证方法的可行性进行了理论分析。探讨了模型检测问题（Model Checking Problem）在不同逻辑和系统模型下的计算复杂性，区分了 PSPACE 完全、EXPTIME 等复杂性等级。这部分内容对于工程师选择合适的验证工具和方法至关重要，避免盲目投入到理论上不可判定的问题中。 --- 第二部分：抽象方法论的核心原理 本书的核心价值在于系统性地阐述“抽象”如何在不牺牲关键验证结果的前提下，将验证的复杂度从指数级降低到多项式级。 4. 理论基础：语义保持的抽象映射： 引入了关系代数和范畴论的视角来严格定义“抽象”。重点阐述了收缩映射（Refinement Mapping）和保持性（Fidelity）的概念。一个有效的抽象必须精确地保留原始系统中的关键行为，同时消除不必要的细节。详述了如何在抽象层次上定义操作符（如顺序、并行组合），并证明它们在抽象映射下的正确性。 5. 层次化抽象技术： 详细介绍了两种主要的抽象策略： 数据抽象（Data Abstraction）： 如何用有限的域代替无限或巨大的数据域。讨论了谓词抽象（Predicate Abstraction），即通过一组布尔谓词来描述系统状态，并利用 SMT 求解器（Satisfiability Modulo Theories）来推导抽象转移关系。特别关注了如何处理复杂的算术运算和内存访问。 控制流抽象（Control Flow Abstraction）： 如何通过抑制或合并控制路径来简化系统结构。探讨了基于循环不变量（Loop Invariants）的抽象，以及如何识别和移除“死路径”或“不相关”的并发交互。 6. 关键属性的保留与丢失： 深入分析了在抽象过程中，哪些系统属性（如特定时序约束、精确的资源竞争计数）容易丢失，哪些可以被保留。提供了“保守”与“非保守”抽象的量化标准，指导设计者在精度和效率之间做出权衡。 --- 第三部分：规模化验证与自动化技术 本部分将理论转化为可操作的工程实践，聚焦于如何将抽象技术应用于实际的大型验证场景。 7. 迭代抽象与自动精化（Iterative Refinement）： 鉴于初始的抽象往往过于粗糙，本书详述了CEGAR（Counterexample-Guided Abstraction Refinement）循环的工作原理。当模型检测器在抽象模型上发现一个“假阳性”反例时，系统如何自动分析该反例在原模型上的路径，并据此精确地添加新的谓词或约束，从而逐步“精化”抽象模型，直到验证完成或找到真实反例。 8. 组合验证与依赖分析： 针对由多个相互通信子系统构成的超大规模系统，本书提出了依赖导向的组合验证（Compositional Verification）方法。重点在于精确识别系统各模块间的依赖关系，仅对必需的接口进行昂贵的形式化验证，而对不相关的部分采用较弱的、基于数据流分析的检查。这极大地减少了需要进行全系统状态空间探索的负担。 9. 硬件描述语言（HDL）中的形式化验证实践： 结合实际应用，讨论了如何将上述抽象技术应用于大规模 FPGA 和 ASIC 设计的验证。涵盖了如何从 RTL 代码中自动提取谓词，以及如何利用特定于硬件的理论（如 BDDs/ZDDs 在状态表示中的应用）来加速抽象模型的表示和符号化探索。 --- 第四部分：应用扩展与前沿研究方向 最后一部分将视野扩展到更具挑战性的应用领域，展示抽象精化框架的潜力。 10. 软件中的并发与内存安全验证： 将抽象方法应用于复杂的操作系统内核、虚拟化层或高并发服务器软件。重点在于如何对动态内存分配、指针操作和复杂的线程同步原语进行精确的抽象，以验证数据竞争、死锁和资源泄漏等问题。探讨了结合符号执行（Symbolic Execution）与抽象模型，以增强对程序执行路径的覆盖率。 11. 混合系统与控制律验证： 针对包含连续动态（如物理定律、传感器反馈）和离散控制逻辑的系统（如自动驾驶、航空电子设备），本书介绍了区域不变量（Region Invariants）和区间算术（Interval Arithmetic）在抽象框架中的整合。目标是证明控制策略在所有可能的物理扰动下仍能保持系统稳定性和性能指标。 12. 深度学习模型的可解释性与鲁棒性验证： 作为一个新兴领域，本书探讨了如何使用形式化方法来验证神经网络的某些关键性质，例如对抗样本的鲁棒性。这通常需要将神经网络的激活函数近似为分段线性函数，从而映射到可被现有抽象模型检测器处理的框架内。 本书面向高级研究人员、验证工程师和对系统可靠性有极高要求的领域（如航空航天、医疗设备、关键基础设施）的开发者。它要求读者具备扎实的离散数学、自动机理论和至少一门程序设计语言的深入理解。

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我一直以来都在寻找能够拓展我对于大规模系统验证理解的资源，而“集成电路与系统系列”通常能满足我的这一需求。我对该系列中许多著作的洞察力感到非常钦佩，它们总能触及到这个快速发展领域的核心问题。我尤其欣赏该系列书籍在理论深度和实际工程应用之间的巧妙融合，它们往往不只是简单地呈现公式或算法，而是深入探讨这些技术如何在实际的芯片设计流程中发挥作用，甚至会揭示一些尚未在工业界普及但极具潜力的发展方向。我仍然记得一本让我印象深刻的关于形式化验证的书，它花费了大量篇幅来阐述如何将复杂的逻辑转化为易于分析的模型，以及如何应对模型规模爆炸带来的挑战。这本书的作者们在解释抽象层次的提升方面，提供了极为详尽的分析和巧妙的策略。我认为，对于那些渴望在芯片验证领域有所成就的工程师和研究人员来说，理解抽象化机制及其有效应用是至关重要的。这不仅仅是为了发现错误，更是为了能够大规模、高效地证明设计的正确性。这本书的书名，如《Abstraction Refinement for Large Scale Model Checking》，让我预感到它将为解决模型检查的规模化问题提供全新的见解和更成熟的方法。我热切期盼它能为处理超大规模状态空间这一模型检查领域最严峻的挑战提供可行的解决方案，从而帮助我们突破规模限制，真正实现对极其复杂的系统的有效验证。

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长期以来，我一直对“集成电路与系统系列”中的作品保持着浓厚的兴趣，因为它们通常能提供对复杂主题的深刻洞察。该系列书籍以其严谨的理论基础和对实际工程挑战的深刻理解而闻名。我尤其赞赏它们在阐述抽象概念时所展现出的卓越能力，这些抽象技术常常是解决大规模系统验证问题的关键。许多书中不仅提供了理论框架，还进一步探讨了这些框架如何在现实世界的芯片设计环境中落地，有时甚至会预见到一些尚未被广泛采纳但具有颠覆性潜力的新兴技术。我至今仍清楚地记得，一本关于形式化验证的著作，其对如何将高层设计意图转化为可计算模型，以及如何系统性地规避模型规模爆炸的策略，给予了我极大的启发。该书的作者们在讲述如何逐步提升抽象层次以简化模型检查方面，提供了丰富而实用的指导。我认为，对于任何致力于提升芯片验证效率和可靠性的专业人士而言，全面掌握抽象化的原理和应用技巧，是迈向成功的必经之路。这不仅是为了发现隐藏的缺陷，更是为了能够以一种更具可扩展性和效率的方式，对设计的正确性进行严格的证明。这本书的书名，《Abstraction Refinement for Large Scale Model Checking》，让我对它能够为解决大规模模型检查所面临的挑战提供创新性方法充满期待。鉴于芯片设计的日益复杂化，如何有效地管理和探索庞大的状态空间，一直是该领域的核心难题。我非常希望这本书能够提供一套切实可行的方法论，使我们能够有效应对规模上的限制，从而实现对极为复杂系统的鲁棒性验证。

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我一直以来都在关注“集成电路与系统系列”，这个系列的书籍通常都极具学术价值，并且能够深入探讨行业内的关键问题。我个人非常欣赏该系列在理论深度和实际工程应用之间找到的精妙平衡点，他们不仅仅是枯燥的理论堆砌，更会积极地探究这些理论如何在真实的芯片设计过程中落地生根，甚至常常会介绍一些在业界尚未普及但具有巨大潜力的前沿技术。我至今还清晰地记得，一本关于形式化验证的著作，它花了大量篇幅去阐述如何将复杂的逻辑抽象成易于分析的模型，并且详细地探讨了如何应对模型规模爆炸的问题。该书的作者们在讲解抽象层次提升方面的技巧，堪称炉火纯青，提供了非常多细致入微的分析和巧妙的解决方案。在我看来，对于那些渴望在芯片验证领域有所作为的工程师和研究人员来说，理解抽象化工作的原理，以及如何有效地运用它，是至关重要的。这不仅仅是为了发现潜在的bug，更是为了如何能够大规模、高效地证明设计的正确性。这本书的书名，《Abstraction Refinement for Large Scale Model Checking》，给我一种强烈的预感，它很有可能在这一关键领域带来全新的视角和更加成熟的方法。我非常期待它能为解决模型检查的规模化问题提供更深入的解答，因为随着芯片设计的复杂性呈指数级增长，如何处理海量状态空间一直是模型检查领域的最大瓶颈。我希望这本书能够提供一些行之有效的策略，能够帮助我们突破规模的限制，从而真正实现对超大规模系统的有效验证。

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这套“集成电路与系统系列”的书籍，我一直保持着高度的关注。它们通常都非常深入，而且涵盖了该领域最前沿的研究成果。我特别欣赏这个系列在理论严谨性和实际应用之间取得的平衡，很多时候，它们不仅仅是罗列公式和算法，更会探讨这些技术是如何在真实的芯片设计流程中发挥作用的，甚至会给出一些在工业界尚未广泛采用但极具潜力的方向。我至今还记得上一本让我印象深刻的关于形式化验证的书，它花了相当大的篇幅去讲解如何将复杂的逻辑转化为易于分析的模型，以及如何处理模型的大小爆炸问题。这本书的作者们在讲解抽象层次的提升方面，给出了非常多细致的分析和巧妙的技巧。我个人认为，对于那些希望在芯片验证领域有所建树的工程师和研究人员来说，理解抽象化是如何工作的，以及如何有效地应用它，是至关重要的。这不仅仅是关于找到 bug，更是关于如何大规模、高效地证明设计的正确性。这本书的书名《Abstraction Refinement for Large Scale Model Checking》给我一种强烈的预感，它很可能会在这方面提供一些全新的视角和更成熟的方法。我非常期待它能对模型检查的规模化问题给出更深入的解答，毕竟，随着芯片设计的复杂性呈指数级增长，如何处理海量状态空间一直是模型检查领域的最大挑战之一。我希望这本书能够提供一些行之有效的策略，能够帮助我们突破规模的瓶颈，真正实现对超大规模系统的有效验证。

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我一直对“集成电路与系统系列”的书籍抱有高度的期待，因为这个系列以其深入的研究和对前沿技术的前瞻性报道而闻名。该系列书籍通常在理论严谨性和实际工程应用之间取得令人印象深刻的平衡。我尤其欣赏它们在探讨抽象概念时所展现的清晰度和实用性，这些抽象技术常常是克服大规模验证挑战的基石。书中内容不仅涵盖了基础理论，更深入剖析了这些技术如何在真实的芯片设计流程中发挥作用，甚至会大胆预测一些尚未在工业界普及但极具潜力的发展方向。我还记得一本让我受益匪浅的关于形式化验证的书籍，它花费了大量篇幅去阐释如何将复杂的系统逻辑转化为精炼的模型，以及如何有效地应对因模型规模过大而产生的挑战。该书的作者们在讲解抽象层次的渐进式提升方面，提供了极其细致的分析和独具匠心的策略。我相信，对于任何有志于在芯片验证领域取得卓越成就的工程师和研究人员来说，透彻理解抽象化的机制及其高效应用是不可或缺的。这不仅仅是为了发现和修复设计中的缺陷，更是为了能够以一种高度可扩展和高效的方式，对设计的正确性进行严谨的证明。这本书的书名《Abstraction Refinement for Large Scale Model Checking》，让我预感到它将为解决大规模模型检查的瓶颈问题提供极具价值的见解和更加完善的方法。随着芯片设计的复杂度不断攀升，处理庞大的状态空间一直是模型检查领域最棘手的难题之一。我迫切希望这本书能够提供一套行之有效的策略，帮助我们突破规模上的限制，从而实现对超大规模系统的有效验证。

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我一直以来都在寻找能够拓展我对于大规模系统验证理解的资源，而“集成电路与系统系列”通常能满足我的这一需求。我对该系列中许多著作的洞察力感到非常钦佩，它们总能触及到这个快速发展领域的核心问题。我尤其欣赏该系列书籍在理论深度和实际工程应用之间的巧妙融合，它们往往不只是简单地呈现公式或算法，而是深入探讨这些技术如何在实际的芯片设计流程中发挥作用，甚至会揭示一些尚未在工业界普及但极具潜力的发展方向。我仍然记得一本让我印象深刻的关于形式化验证的书，它花费了大量篇幅来阐述如何将复杂的逻辑转化为易于分析的模型，以及如何应对模型规模爆炸带来的挑战。这本书的作者们在解释抽象层次的提升方面，提供了极为详尽的分析和巧妙的策略。我认为，对于那些渴望在芯片验证领域有所成就的工程师和研究人员来说，理解抽象化机制及其有效应用是至关重要的。这不仅仅是为了发现错误，更是为了能够大规模、高效地证明设计的正确性。这本书的书名，如《Abstraction Refinement for Large Scale Model Checking》，让我预感到它将为解决模型检查的规模化问题提供全新的见解和更成熟的方法。我热切期盼它能为处理超大规模状态空间这一模型检查领域最严峻的挑战提供可行的解决方案，从而帮助我们突破规模限制，真正实现对极其复杂的系统的有效验证。

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我对“集成电路与系统系列”的了解，一直都让我对该系列的新出版物抱有极高的期待。该系列书籍一贯以其深入的探讨和对领域内前沿研究的全面覆盖而著称。我特别欣赏该系列在平衡理论深度和实际工程应用方面的能力，书中内容常常不仅仅是公式和算法的堆砌，更会深入剖析这些技术如何在真实的芯片设计流程中发挥关键作用，甚至会提供一些在工业界尚待推广但潜力巨大的发展方向。我至今仍清晰地记得一本关于形式化验证的著作，它对如何将复杂的逻辑结构转化为易于处理的模型，以及如何应对模型规模急剧膨胀的问题，进行了极为详尽的阐述。该书的作者们在讲解抽象层次提升的艺术方面，提供了大量精妙的分析和出色的技巧。在我看来，对于那些渴望在芯片验证领域有所建树的工程师和研究人员而言，深刻理解抽象化的运作原理及其高效的应用方式，是不可或缺的。这不仅仅是为了定位并修复错误，更是为了实现大规模、高效率地证明设计的正确性。这本书的标题——《Abstraction Refinement for Large Scale Model Checking》，让我强烈地预感到，它将为抽象化精炼在大规模模型检查方面的应用提供前所未有的视角和更加成熟的解决方案。我热切期盼它能够为解决模型检查的规模化难题提供更深刻的洞见，毕竟，随着芯片设计的复杂性呈指数级增长，如何应对海量的状态空间一直是模型检查领域所面临的终极挑战。我希望能从这本书中获取切实可行的策略，以帮助我们克服规模上的限制，从而真正实现对超大规模系统的有效验证。

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在我过去接触的“集成电路与系统系列”书籍中，我总是能获得宝贵的知识和启发。该系列的书籍通常都非常深入，并且会全面覆盖该领域最前沿的研究成果。我特别欣赏这个系列在理论严谨性和实际应用之间取得的平衡，很多时候，它们不仅仅是罗列公式和算法，更会探讨这些技术是如何在真实的芯片设计流程中发挥作用的，甚至会给出一些在工业界尚未广泛采用但极具潜力的方向。我至今还记得上一本让我印象深刻的关于形式化验证的书，它花了相当大的篇幅去讲解如何将复杂的逻辑转化为易于分析的模型，以及如何处理模型的大小爆炸问题。这本书的作者们在讲解抽象层次的提升方面，给出了非常多细致的分析和巧妙的技巧。我个人认为，对于那些希望在芯片验证领域有所建树的工程师和研究人员来说，理解抽象化是如何工作的，以及如何有效地应用它，是至关重要的。这不仅仅是关于找到 bug，更是关于如何大规模、高效地证明设计的正确性。这本书的书名《Abstraction Refinement for Large Scale Model Checking》给我一种强烈的预感，它很可能会在这方面提供一些全新的视角和更成熟的方法。我非常期待它能对模型检查的规模化问题给出更深入的解答，毕竟，随着芯片设计的复杂性呈指数级增长，如何处理海量状态空间一直是模型检查领域的最大挑战之一。我希望这本书能够提供一些行之有效的策略，能够帮助我们突破规模的瓶颈，真正实现对超大规模系统的有效验证。

评分☆☆☆☆☆

这套“集成电路与系统系列”的书籍，我一直保持着高度的关注。它们通常都非常深入，而且涵盖了该领域最前沿的研究成果。我特别欣赏这个系列在理论严谨性和实际应用之间取得的平衡，很多时候，它们不仅仅是罗列公式和算法，更会探讨这些技术是如何在真实的芯片设计流程中发挥作用的，甚至会给出一些在工业界尚未广泛采用但极具潜力的方向。我至今还记得上一本让我印象深刻的关于形式化验证的书，它花了相当大的篇幅去讲解如何将复杂的逻辑转化为易于分析的模型，以及如何处理模型的大小爆炸问题。这本书的作者们在讲解抽象层次的提升方面，给出了非常多细致的分析和巧妙的技巧。我个人认为，对于那些希望在芯片验证领域有所建树的工程师和研究人员来说，理解抽象化是如何工作的，以及如何有效地应用它，是至关重要的。这不仅仅是关于找到 bug，更是关于如何大规模、高效地证明设计的正确性。这本书的书名《Abstraction Refinement for Large Scale Model Checking》给我一种强烈的预感，它很可能会在这方面提供一些全新的视角和更成熟的方法。我非常期待它能对模型检查的规模化问题给出更深入的解答，毕竟，随着芯片设计的复杂性呈指数级增长，如何处理海量状态空间一直是模型检查领域的最大挑战之一。我希望这本书能够提供一些行之有效的策略，能够帮助我们突破规模的瓶颈，真正实现对超大规模系统的有效验证。

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从我过去的阅读经历来看，“集成电路与系统系列”的书籍往往具有相当的深度，并且会涵盖该领域内最新的研究成果。我特别欣赏这个系列在理论严谨性和实际应用之间的微妙平衡，很多时候，它们不仅仅是罗列公式和算法，更会探讨这些技术是如何在真实的芯片设计流程中发挥作用的，甚至会给出一些在工业界尚未广泛采用但极具潜力的方向。我至今还记得上一本让我印象深刻的关于形式化验证的书，它花了相当大的篇幅去讲解如何将复杂的逻辑转化为易于分析的模型，以及如何处理模型的大小爆炸问题。这本书的作者们在讲解抽象层次的提升方面，给出了非常多细致的分析和巧妙的技巧。我个人认为，对于那些希望在芯片验证领域有所建树的工程师和研究人员来说，理解抽象化是如何工作的，以及如何有效地应用它，是至关重要的。这不仅仅是关于找到 bug，更是关于如何大规模、高效地证明设计的正确性。这本书的书名《Abstraction Refinement for Large Scale Model Checking》给我一种强烈的预感，它很可能会在这方面提供一些全新的视角和更成熟的方法。我非常期待它能对模型检查的规模化问题给出更深入的解答，毕竟，随着芯片设计的复杂性呈指数级增长，如何处理海量状态空间一直是模型检查领域的最大挑战之一。我希望这本书能够提供一些行之有效的策略，能够帮助我们突破规模的瓶颈，真正实现对超大规模系统的有效验证。

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