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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Finding Relevant Templates via the Principal Component Analysis

verfasst von : Yassamine Seladji

Erschienen in: Verification, Model Checking, and Abstract Interpretation

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The polyhedral model is widely used for the static analysis of programs, thanks to its expressiveness but it is also time consuming. To cope with this problem, weak-polyhedral analysis have been developed which offer a good trade off between expressiveness and efficiency. Some of these analysis are based on templates which fixed the form of the program’s invariant. These templates are defined statically at the beginning of the analysis, without taking into account the dynamic of programs. Finding good templates is a difficult problem. In this article, we present a method that uses the Principal Component analysis to compute an interesting template. We demonstrate the relevancy of the obtained templates on several benchmarks.

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Literatur
1.
Abdi, H., Williams, L.J.: Principal component analysis (2010)
2.
Amato, G., Parton, M., Scozzari, F.: Discovering invariants via simple component analysis. J. Symb. Comput. 47(12), 1533–1560 (2012)MathSciNetCrossRefMATH
3.
Boyd, S., Vandenberghe, L.: Convex Optimization. Cambridge University Press, New York (2004)CrossRefMATH
4.
Chen, X., Ábrahám, E.: Choice of directions for the approximation of reachable sets for hybrid systems. In: Computer Aided Systems Theory - EUROCAST 2011–13th International Conference, Las Palmas de Gran Canaria, Spain (2011)
5.
6.
Cousot, P., Cousot, R.: Comparing the Galois connection and widening/narrowing approaches to abstract interpretation. In: Bruynooghe, M., Wirsing, M. (eds.) PLILP 1992. LNCS, vol. 631, pp. 269–295. Springer, Heidelberg (1992). doi:10.​1007/​3-540-55844-6_​142 CrossRef
7.
Cousot, P., Halbwachs, N.: Automatic discovery of linear restraints among variables of a program. In: POPL, pp. 84–97. ACM Press (1978)
8.
Cousot, P., Cousot, R.: Abstract interpretation: a unified lattice model for static analysis of programs by construction or approximation of fixpoints. In: POPL, pp. 238–252. ACM Press (1977)
9.
Gale, D.: Linear programming and the simplex method. Notices AMS 54(3), 364–369 (2007). Spanoudakis, G., Kloukinas, C., Mahbub, K.
10.
Gaubert, S., McEneaney, W.M., Qu, Z.: Curse of dimensionality reduction in max-plus based approximation methods: theoretical estimates and improved pruning algorithms. In: CDC-ECE. IEEE (2011)
11.
Goubault, E., Putot, S., Védrine, F.: Modular static analysis with zonotopes. In: Proceedings of Static Analysis - 19th International Symposium, SAS 2012, Deauville, France (2012)
12.
Hiriart-Urrut, J.B., Lemaréchal, C.: Fundamentals of Convex Analysis. Springer, Berlin (2004)
13.
Jolliffe, I.: Principal Component Analysis. Springer, New York (1986)
14.
Laviron, V., Logozzo, F.: Subpolyhedra: a family of numerical abstract domains for the (more) scalable inference of linear inequalities. In: STTT (2011)
15.
Lieven De Lathauwer, B.D.M., Vandewalle, J.: A multilinear singular value decomposition. SIAM. J. Matrix Anal. Appl. 21(4), 1253–1278 (2000)
16.
17.
Moore, B.: Principal component analysis in linear systems: controllability, observability, and model reduction. IEEE Trans. Autom. Control 26(1), 17–32 (1981)
18.
19.
Sankaranarayanan, S., Colón, M.A., Sipma, H., Manna, Z.: Efficient strongly relational polyhedral analysis. In: Emerson, E.A., Namjoshi, K.S. (eds.) VMCAI 2006. LNCS, vol. 3855, pp. 111–125. Springer, Heidelberg (2005). doi:10.​1007/​11609773_​8 CrossRef
20.
Sankaranarayanan, S., Sipma, H.B., Manna, Z.: Scalable analysis of linear systems using mathematical programming. In: Cousot, R. (ed.) VMCAI 2005. LNCS, vol. 3385, pp. 25–41. Springer, Heidelberg (2005). doi:10.​1007/​978-3-540-30579-8_​2 CrossRef
21.
Seladji, Y., Bouissou, O.: Numerical abstract domain using support functions. In: Proceedings of NASA Formal Methods, 5th International Symposium, NFM 2013, Moffett Field, CA, USA, pp. 155–169 (2013)
22.
Shlens, J.: A tutorial on principal component analysis. CoRR (2014)
23.
Stursberg, O., Krogh, B.H.: Efficient representation and computation of reachable sets for hybrid systems. In: Maler, O., Pnueli, A. (eds.) HSCC 2003. LNCS, vol. 2623, pp. 482–497. Springer, Heidelberg (2003). doi:10.​1007/​3-540-36580-X_​35 CrossRef
24.
Tipping, M.E.: Bishop: probabilistic principal component analysis. J. Royal Stat. Soc. Ser B (Statistical Methodology) 61(3), 611–622 (1999)
Metadaten
Titel
Finding Relevant Templates via the Principal Component Analysis
verfasst von
Yassamine Seladji
Copyright-Jahr
2017
Buch
Verification, Model Checking, and Abstract Interpretation

Print ISBN: 978-3-319-52233-3

Electronic ISBN: 978-3-319-52234-0

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-52234-0_26