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World File Search System前置条件
SystemC 中的时间断言
在本文中，我们提出了 SystemC 语言中的时序断言。时序断言旨在用于对具有指定延迟的设计属性进行高级验证。这些断言看起来类似于时序 SystemVerilog 断言 (SVA)。每个时序断言都有前置条件表达式、时间参数、后置条件表达式和断言评估时的事件。每次发生事件时，如果前置条件在过去某个时间点为真（由时间参数指定），则检查后置条件是否为真。如果前置条件为真，但后置条件为假，则违反断言并报告错误。断言事件通常是时钟正沿、负沿或两个沿，因此我们可以在断言评估时考虑一个周期。时间参数用此类周期（发生的事件）的确切数量或范围表示。
超越分离：迈向量子程序模块化推理的规范语言
(1) 一个有用的计算机内存概念模型；(2) 用于描述内存真实陈述的逻辑模型和规范语言；(3) 这些模型（概念模型和逻辑模型）的有效重叠；(4) 分离连词 ∗ ，使框架规则能够进行局部推理；(5) 可扩展的前置条件和后置条件。框架规则规定，如果我们有一个有效的三元组 { 𝑃 } 𝑐 { 𝑄 }，那么我们可以用某个谓词 𝑅 扩展它的前置条件和后置条件，前提是 𝑅 没有任何与 𝑐 修改的变量共同的自由变量，从而得到 { 𝑃 ∗ 𝑅 } 𝑐 { 𝑄 ∗ 𝑅 } 。这样，我们可以对程序片段进行局部推理，同时忽略该片段周围的全局环境。Zhou 等人目前已开展了用于量子计算的分离逻辑方面的工作。 [ 2021 ] 和 Le 等人 [ 2022 ] 仅迎合了上述两个特征——逻辑模型和框架规则。具体而言，它们都没有提供量子软件工程师可以依赖的量子记忆模型，也没有提供可用的规范语言来编写关于量子态的真实陈述。缺乏概念性量子记忆模型，更重要的是，缺乏有用的断言语言，阻碍了前置条件和后置条件的可扩展性，使得这些逻辑难以在实践中使用。量子设置中分离合取的最直观解释是可分离性：当两个状态不纠缠时，可以在这些状态之间放置一个 ∗，这是现有工作所采用的。与经典设置不同，在分离逻辑发明之前的几十年里，指针混叠的可能性阻碍了霍尔逻辑在实际软件中的应用，而可分离量子态之间不存在混叠问题，因此不需要更通用的分离合取概念。然而，这些量子分离逻辑缺乏在本地陈述纠缠态任何有用信息的能力。在目前的量子
证明计划：人工智能规划的资源逻辑
几十年来，规划语言已在人工智能中成功使用。人工智能验证和可解释人工智能的最新趋势提出了一个问题：人工智能规划技术是否可以验证。在本文中，我们提出了一种新颖的资源逻辑，即证明携带计划 (PCP) 逻辑，可用于验证人工智能规划人员制定的计划。在建模状态和资源感知计划执行方面，PCP 逻辑从现有的资源逻辑（如线性逻辑和分离逻辑）以及霍尔逻辑中汲取灵感。它还利用了 Curry-Howard 的逻辑方法，将计划视为函数，将计划前置条件和后置条件视为类型。本文提出了两个主要结果。从理论角度来看，我们表明 PCP 逻辑相对于人工智能规划中使用的标准可能世界语义是合理的。从实践角度来看，我们给出了 PCP 逻辑的完整 Agda 形式化及其合理性证明。此外，我们通过补充将 AI 规划自动解析为 Agda 证明的库来展示此实现的 Curry-Howard 或功能价值。我们提供了对此库和由此产生的 Agda 函数的评估。关键词：AI 规划、验证、资源逻辑、定理证明、依赖类型。
证明计划：人工智能规划的资源逻辑
几十年来，规划语言已在人工智能中成功使用。人工智能验证和可解释人工智能的最新趋势提出了一个问题：人工智能规划技术是否可以被验证。在本文中，我们提出了一种新颖的资源逻辑，即证明携带计划 (PCP) 逻辑，可用于验证人工智能规划人员制定的计划。在建模状态和资源感知计划执行方面，PCP 逻辑从现有的资源逻辑（如线性逻辑和分离逻辑）以及霍尔逻辑中汲取灵感。它还利用了 Curry-Howard 的逻辑方法，将计划视为函数，将计划前置条件和后置条件视为类型。本文提出了两个主要结果。从理论角度来看，我们表明 PCP 逻辑相对于人工智能规划中使用的标准可能世界语义是合理的。从实践角度来看，我们给出了 PCP 逻辑的完整 Agda 形式化及其合理性证明。此外，我们通过补充将 AI 规划自动解析为 Agda 证明的库来展示此实现的 Curry-Howard 或功能价值。我们提供了对此库和由此产生的 Agda 函数的评估。关键词：AI 规划、验证、资源逻辑、定理证明、依赖类型。