线性时间逻辑(ltl)用于系统验证。在我的情况下,我投资了一段时间,看看使用LTL这一时间来强制对数据流强制执行的可行性。足够的一般性,让我们拍一个简单的例子:

操作员直到在LTL装置中的表达式生成过程中,事件生成古代etagcode直到生成的通用公式,即信号迹线的无限数可以满足。在此处查看它的定义: page4

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u,u,u,v,v,v,...
u,u,u,u,u,u,...
u,v,v,v,v,v,...
.

在我的情况下,我想强制为接收数据流的系统实施LTL;再次让我们带上同一个运营商直到。

让我们说我们有两个输入信号,一个用于常数U,一个用于常数v。

u,u,u,u,u,u,...
 , , , ,v,v,...
.

流处理器采用这些输入,如果它是“直到*”节点,则会输出:

u,u,u,u,v,v,...
.

我区分直到与星号是问题的整个点,“u直到* v”只有在第二流中显示为输出时才真实,它是一个单个跟踪,令我们输入信号令我们输入的信号。 如何表达这个约束?! LTL似乎是这个“约束执行机制”的一般。

注意:请忍受我,我没有电脑科学家,也没有一个数学家,我是一个尝试学习新事物的普通程序员。

有帮助吗?

解决方案

这是一个有趣的问题。

它不是直接联机(线性时间逻辑)问题 - 而是关于是否存在算法或工具的问题,该算法或工具采用输入流,并修改它有点最小的方式来满足给定的LTL属性。

是否可以完成或已经完成,取决于允许对流的常规修改究竟是什么。在您的示例中,您可以在某种意义上地重新混合两个流。请注意,LTL在字母表上定义,其中每个字符都有多个命令时的一个命题。所以在你的榜样中,你可以将U和V流混合在一起以获取:

u,u,u,u,{u,v},{u,v},....
.

这也将满足LTL公式。如果Remix的方式是输出流中的命题始终是输入流中设置的命题的子集,则可以使用无功合合成以获得流动混合的换能器/定影。但是,这将仅在每个输出流时工作实际上是执行混音的方法。

如果有一些定量的混合/固定概念,则定量合成可以是可能具有一些结果的研究区域。但是,您需要描述精确的流修改优化标准,以了解该区域的任何结果是否适用。

许可以下: CC-BY-SA归因
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