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许多行业正在进行数字化转型,并且在日常生活的几乎所有方面,包括关键的基础设施和业务运营,软件系统已经无处不在。这是由人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的成功所推动的,这使他们渴望将它们部署在一般软件开发中。但是,软件和AI系统的广泛采用也意味着我们越来越依赖它们固有的正确性和安全性。这是由安全的关键应用(例如自动关键基础架构,自动驾驶,医疗保健或数字融资)突出的,在这里必须确保软件和AI系统的正确性,因为不正确的行为会导致致命后果。我的研究关注的是帮助程序员确保软件和AI系统正确,安全和值得信赖。为此,我研究了正式方法及其在程序分析和验证中的应用,以及值得信赖的AI和安全的自主权。我工作的长期目标是提高可信赖软件和AI的形式方法的理论和自动化,尤其是在存在概率不确定性的情况下。我工作中的两个指导原则是数学上严格的正确性保证和完全自动化的。经典的形式方法在推理确定性系统的推理方面取得了令人印象深刻的结果,并就该系统是否满足感兴趣的某些属性提供了答案。满足某些属性或平均案例的概率(即预期)行为。但是,由于多种原因,包括与未知或嘈杂环境的相互作用,数据,随机化,过程交织或多代理系统的推断,软件和AI系统的不确定性可能出现。在存在不确定性的情况下,系统的行为不再是确定性的,它们的分析需要对例如我的研究目标是为概率系统的自动形式推理的理论和算法基础做出贡献。我工作的长期视野是使适用于当前适用于非概率系统的相同级别和规模的概率系统的形式方法,从而使软件和AI系统在存在概率不确定的情况下更加安全,稳健和可信赖。
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我们介绍了使用各种实现技术和语言构建的裸机服务器的验证,该技术根据机器代码,网络数据包和椭圆形曲线密码学的数学规范来针对全系统输入输出规范。我们在整个堆栈中使用了非常不同的形式性技术,范围从计算机代数,符号执行和验证条件生成到对功能程序的交互式验证,包括用于C类和功能性语言的编译器。所有这些组件规格和特定于领域的推理技术都是针对COQ证明助手中常见的基础定义和合理的。连接这些组件是一种基于功能程序和简单对象的断言,无所不知的程序执行和基本分离逻辑,用于内存布局。此设计使我们能够将组件以最高级别的正确性定理汇总在一起,而无需理解或信任内部接口和工具而可以进行审核。我们的案例研究是一款简单的加密服务器,用于通过公开验证的网络消息翻转一些状态,其证明显示了总功能正确性,包括内存使用方面的静态界限。本文还描述了我们使用的特定验证工具的经验,以及对我们经历的工具和任务组合之间经历的生产力差异的原因的详细分析。
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量子模拟正迅速成为量子技术的主要应用(1)。模拟模拟是一种关键方法,即在严格控制的环境中设计多体量子系统,并简单地允许其动态发生。随着这些系统规模的扩大和性能的提高,它们的计算能力开始超越现有的经典计算机(2-4)。尽管有所改进,但它们仍然受到错误的影响。因此,人们普遍认为,在模拟量子模拟器能够解决实际或基本重要问题之前,必须开发出定量保证容易出错的模拟量子模拟器输出正确性的方法(5)。模拟量子模拟器的验证通常依赖于包含错误和缺陷的可处理理论模型(1)。另一种方法是将动态正向和反向运行相同的时间,使系统返回到其初始状态——如果没有错误的话。这种方法通常被称为 Loschmidt 回声,它可以检测到一些错误和缺陷,但不能提供输出正确性的定量保证。已经开发出更复杂的变体,使模拟器从某个已知的初始状态通过状态空间中的闭环演化,最终返回到其初始状态 (6)。这些提供了模拟器如何忠实地实现目标汉密尔顿量的某种衡量标准。汉密尔顿学习 (7、8) 也服务于类似的目标,它正在为模拟模拟器开发。通过实验将目标汉密尔顿量应用于其近似稳定状态并估计一系列结果状态的预期值,汉密尔顿学习提供了实际应用的汉密尔顿量系数的估计值。虽然它将状态准备和测量中的错误错误地归因于汉密尔顿量中的错误,但它确实为实验实现的实际汉密尔顿量提供了一些信心。还为模拟量子模拟器开发了随机基准测试等方法来量化其组件的性能 (9)。然而,这些方法都无法对模拟器输出的正确性提供定量保证。最近还提出了一种用于估计量子模拟保真度的基准测试协议,但该协议需要指数级的经典资源,因此不可扩展(10)。在本文中,我们提出了一种可扩展且实用的认证协议,该协议为模拟量子模拟器输出的正确性提供了上限。由于所有量子模拟器的输出都是经典概率分布,因此我们的协议对错误和无错误的模拟量子模拟器生成的概率分布之间的变化距离设置了上限。我们将这项任务称为量子认证。实验上,我们的量子认证协议可以在现有的模拟模拟器上实现,特别是那些使用里德堡原子的模拟器。这些系统可以根据 XY 相互作用 (11) 以及交错单量子比特门 (12) 实现模拟汉密尔顿演化。因此,我们的工作可以解释为通过利用可编程性的进步来解决验证模拟量子模拟器输出的未决问题 (1,第 V 节)。
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