用PB实现随机取数

本文介绍了PowerBuilder中的随机函数，以及随机函数中“种子”（Seed)的选取方法，并且给出了实现随机取数的算法框图和程序。     

程序计算解函数的不动点特征

本文从一般的格不动点出发,讨论了程序的计算解函数与逻辑解函数的一致性问题,并特别证明了延迟值调用计算法则的安全性.只有在程序的计算解函数与最小不动点函数保持一致的前提下,基于不功点特征公理推导的程序性质,也才是程序计算解函数的性质.文章最后给出LISP程序证明的一个例子.     

随机选择程序编程实现中几个关键问题探讨

探讨了在编写随机选择教室程序时遇到的几个问题,包括选择随机函数、随机选择对象的存储与选取、显示界面问题等,并给出了解决这些问题的VC++实现代码.多次使用实践证明,这些问题的解决增强了随机选择的客观性以及程序应用范围的广泛性、用户界面的友好性,对于解决其他类似随机选择问题具有一定参考价值.     

多项式循环程序的秩函数探测

秩函数法是循环程序终止性分析的主流方法.针对一类多分支多项式循环程序,这类程序的秩函数计算问题被证明可归结为单形上正定多项式的探测问题,从而便于利用线性规划工具Simplex去计算这类程序的秩函数.不同于现有基于柱形代数分解的量词消去算法,该方法能够在可接受的时间内计算更为复杂的多项式秩函数.     

动态检测非函数依赖程序不变量

文章对函数依赖程序不变量和简单非函数依赖程序不变量动态生成理论、方法和技术进行了阐述,提出了一种新的简单非函数依赖程序不变量动态检测的方法.该方法利用数据库中提供的SQL强大查询功能,灵活多变地检测各种常见类型的简单非函数依赖程序不变量,并且可以根据用户的实际需要随时指定新的程序不变量查询条件.     

基于SVM的多项式循环程序秩函数生成

程序终止性问题是自动程序验证领域中的一个研究热点.秩函数探测是进行终止性分析的主要方法.针对单重无条件分支的多项式循环程序,将其秩函数计算问题归结为二分类问题,从而可利用支持向量机（SVM）算法来计算程序的秩函数.与基于量词消去技术的秩函数计算方法不同,该方法能在可接受的时间范围内探测到更为复杂的秩函数.     

基于抽象解释的函数内联过程间分析优化方法

分析实际程序时往往需要分析程序中函数的调用, 一般使用过程间分析来实现全程序分析.函数内联是一种最为精确、易于实现的过程间分析方法.通过函数内联, 可以使得已有过程内分析方法和工具支持包含函数调用的程序的分析.但是, 函数内联后代码的规模急剧增加, 同时将产生大量中间变量, 增加程序分析的变量维度, 导致程序分析过程时空开销大大增加.本文考虑基于抽象解释框架下函数内联过程间分析的一些不足, 并提出相应优化方法.基于抽象解释的程序分析关注自动推导程序变量之间的不变式约束关系, 因此程序变量构成的程序环境大小(即各程序点处须考虑的相关变量集合)对分析的时空开销具有重要影响.为了减少函数内联后程序分析的开销, 本文提出了面向内联函数块的程序环境降维优化方法.该方法针对内联函数后的程序代码, 分析确定不同程序点处需维护的程序环境(即相关变量集合), 而不是所有程序点共享同一全局程序环境, 从而实现程序状态的降维.详细描述了基于该方法所实现的工具DRIP (Dimension Reduction for analyzing function Inlined Program) 的架构、模块及算法细节.并在WCET Benchmarks测试集开展了分析实验, 实验结果表明: DRIP在变量消除上取得的效果良好, 甚至在某些测试集上能减少一半以上的变量, 并在一定程度上降低了分析过程的时空开销.     

单分支线性约束循环程序的终止性分析

秩函数法是循环终止性分析的主要方法,秩函数的存在表明了循环程序是可终止的.针对单分支线性约束循环程序,提出一种方法对此类循环的终止性进行分析.基于增函数法向空间的计算,该方法将原程序空间上的秩函数计算问题归结为其子空间上的秩函数计算问题.实验结果表明,该方法能有效验证现有文献中大部分循环程序的终止性.     

Visual FoxPro中一个特殊的函数

在应用Visual FoxPro进行程序设计时,偶然碰到一个函数PCOUNT(),但查遍手头资料和Visual Fox-pro的随机帮助,均无结果。通过实际编程测试,得知它返回实际传送给最近调用的程序、过程或用户自定义函数的参数数目。这和PARAMETERS()函数是完全一样的。在调用一个程序、过程或用户自定义函数时,检查它们实际得到的参数个数时这个函数非常有     

基于深度学习和反例制导的循环程序秩函数生成

程序终止性判定是程序分析与验证领域中的一个研究热点. 针对非线性循环程序, 提出了一种基于反例制导的神经网络型秩函数的构造方法. 该方法采用学习组件和验证组件交互的迭代框架, 其中学习组件利用程序轨迹作为训练集合构造一个候选秩函数, 验证组件运用可满足性模理论(Satisfiability Modulo Theories, SMT)确保候选秩函数的有效性, 而由SMT返回的反例则进一步用于扩展学习组件中的训练集合以对候选秩函数进行精化.实验结果表明, 所提出的方法比已有的机器学习方法在秩函数的构造效率和构造能力上具有优势.     

API函数在计算中英文混合字符串长度中的应用

在Visual Basic中,经常有些通过求字符串长度来编写程序,统计其中英文字符的个数.大多数人喜欢用Len()和LenB()函数,因为Lenl()函数可获得字符串长度,LenB()函数可获得字符串变量的字节数,但用这两个函数编的程序较长.而用API函数完成,除程序较短外,速度也快.     

PostgreSQL数据库角色和模式在Web应用中的动态创建和删除

通过在PostgreSQL数据库中动态创建同名的角色和模式,就能使Web应用完成一些特殊的功能运算.在动态SQL语句中动态创建或删除角色与模式,并在函数中将动态SQL语句进行封装.按照JSP页面程序、Servelet程序、Java程序、PostgreSQL函数的顺序完成对函数的调用,从而实现在Web应用中对角色和模式的动态创建与删除.     

Authorware中的随机函数Random探析

随机函数在计算机语言中是非常重要的。编程中,语言本身提供函数功能的强弱,程序员对随机函数的掌握与应用的熟练程度直接影响软件开发的水准。 Authorware(Star中文版、3.0版、3.5版)这种优秀的多媒体创作工具也提供了一个随机函数Random。笔者在开发一个教学软件时发现这个函数很有特别之处,这种特别体现在两个方面:其一是它与一般的计算机语言提供的随机函数相比功能不大相同;其二是利用这种不相同之处使我们的程序变得特别,就是这种特别为我所用。下面以Authorware Star中文增强版为例来说明Random函数的功能、特点及特殊用法。     

基于随机插入策略的Java混淆器设计与实现

控制流混淆用于混淆程序的运行流程,从而防止对软件的逆向工程,但通常混淆后的程序在代码量以及执行时间方面都有较大增长.提出了随机插入混淆策略,采用分支插入算法和循环条件插入算法相结合,并引入了随机函数以限制代码的插入操作,从而控制代码长度的增长.使用BCEL设计并实现了基于Java字节码的控制流混淆转换工具,能够实现Java字节码的迭代混淆,且混淆结果具有一定的不可再现性.实验结果表明,该策略能够有效地控制混淆转换带来的性能过载,同时能够有效地防止逆向工程攻击.     

在Visual Basic中用Shell函数实现同步调用

VB程序设计中,Shell函数是以异步方式来执行其他程序的,即用Shell启动的程序可能还没有完成执行过程,就已经执行到Shell函数之后的语句.本文讨论了一种用WindowsAPI函数来实现Shell同步调用的方法.     

初等函数可验证赋值及误差分析

研究了GNU标准下初等函数的赋值原理及算法实现.基于IEEE 754-2008浮点标准,利用误差分析基本结论,对GNU下C语言标准数学函数库中的初等函数赋值程序进行理论误差分析.利用Boost库中提供的区间类,将以浮点数作为基本数据类型的程序重写成以区间作为基本类型的程序,使用区间算术对初等函数进行可验证赋值,从而得到一个包含真实值的区间包络,并由此给出GNU下初等函数的数值误差界.     

编程疑难问题解答

Q如何在程序设计中利用递归方法的本质A递归就是函数的嵌套调用,递归的本质是函数调用。 1.函数的嵌套调用指函数执行过程中又调用了另一函数,例如下面一个C程序(框架):     

关于概率无限寄存器机器PURM及其程序可模拟的随机函数

本文给出了一种新的随机计算的机器模型:概率无限寄存器机器PURM,它比概率Turing机(PTM)更为简单。我们证明了PURM程序与可计算的PTM之间的等价性。基于对PURM程序的构造,我们给出了随机函数可被PURM程序或可计算的PTM模拟的充分条件。最后,讨论了PTM和PURM的一些简单性质。     

遗传算法生成变异测试用例

实际测试用例一般不能满足变异测试充分,但遗传算法搜索空间较大,可使用其生成变异测试充分度较高的测试用例集.适应值函数的构造使用分支函数插装法.首先根据杀死弱变异体的必要性条件,构造必要性条件分支函数,插装于源程序中;然后根据可达性条件,构造可达性条件的分支函数并插装.使用基于面向路径的遗传算法来搜索杀死弱变异体的测试用例.将终止条件改为程序最终结果的不同,插装函数不变,生成满足条件的强变异测试用例.对于多重弱变异,按熙可达路径实施等价类划分,每一个等价类采用与单重弱变异相同的方法.实验结果表明,遗传算法可生成杀死各类变异体的测试用例,优于随机生成的测试用例.     

遗传算法选择操作及MATLAB实现

本文系统分析了贯穿遗传算法各步骤的选择操作。采用正交优化和随机产生初始解相结合方法，保证初始解多样性和均匀性。改进轮盘赌法的执行效率并和精华保存法结合，选出复制对象，克服了局部收敛。并结合一个多峰函数给出其完整matlab程序。仿具试验表明程序有理想的收敛速率和能够对函数进行合局寻优。