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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.  相似文献   
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抽象解释是一种对用于形式描述复杂系统行为的数学结构进行抽象和近似并推导或验证其性质的理论.抽象解释自20世纪70年代提出以来,在语义模型、程序分析验证、混成系统验证、程序转换、系统生物学模型分析等领域取得了广泛应用.近年来,抽象解释在程序分析、神经网络验证、完备性推理、抽象域改进等方面取得较大进展.基于此,系统综述了抽象解释及其应用的研究进展.首先概述了抽象解释理论的基本概念,介绍了抽象解释理论、抽象域的研究进展;然后概述了基于抽象解释的程序分析方面的研究进展;之后概述了基于抽象解释的神经网络模型验证、神经网络模型鲁棒训练、深度学习程序的分析等方面的研究进展;又对抽象解释在智能合约可信保证、信息安全保证、量子计算可信保证等方面的应用进展进行了介绍;最后指明了抽象解释未来可能的研究方向.  相似文献   
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