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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Abstract Domains and Solvers for Sets Reasoning

verfasst von : Arlen Cox, Bor-Yuh Evan Chang, Huisong Li, Xavier Rival

Erschienen in: Logic for Programming, Artificial Intelligence, and Reasoning

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

When constructing complex program analyses, it is often useful to reason about not just individual values, but collections of values. Symbolic set abstractions provide building blocks that can be used to partition elements, relate partitions to other partitions, and determine the provenance of multiple values, all without knowing any concrete values. To address the simultaneous challenges of scalability and precision, we formalize and implement an interface for symbolic set abstractions and construct multiple abstract domains relying on both specialized data structures and off-the-shelf theorem provers. We develop techniques for lifting existing domains to improve performance and precision. We evaluate these domains on real-world data structure analysis problems.

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Metadaten
Titel
Abstract Domains and Solvers for Sets Reasoning
verfasst von
Arlen Cox
Bor-Yuh Evan Chang
Huisong Li
Xavier Rival
Copyright-Jahr
2015
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Logic for Programming, Artificial Intelligence, and Reasoning

Print ISBN: 978-3-662-48898-0

Electronic ISBN: 978-3-662-48899-7

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-48899-7_25