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Static analysis of functional programs with an application to the frame problem in deductive verification / Analyse statique de programmes fonctionnels avec une application au problème du frame dans le domaine de la vérification déductive

Andreescu, Oana Fabiana 29 May 2017 (has links)
Dans le domaine de la vérification formelle de logiciels, il est impératif d'identifier les limites au sein desquelles les éléments ou fonctions opèrent. Ces limites constituent les propriétés de frame (frame properties en anglais). Elles sont habituellement spécifiées manuellement par le programmeur et leur validité doit être vérifiée: il est nécessaire de prouver que les opérations du programme n'outrepassent pas les limites ainsi déclarées. Dans le contexte de la vérification formelle interactive de systèmes complexes, comme les systèmes d'exploitation, un effort considérable est investi dans la spécification et la preuve des propriétés de frame. Cependant, la plupart des opérations ont un effet très localisé et ne menacent donc qu'un nombre limité d'invariants. Étant donné que la spécification et la preuve de propriétés de frame est une tache fastidieuse, il est judicieux d'automatiser l'identification des invariants qui ne sont pas affectés par une opération donnée. Nous présentons dans cette thèse une solution inférant automatiquement leur préservation. Notre solution a pour but de réduire le nombre de preuves à la charge du programmeur. Elle est basée sur l'analyse statique, et ne nécessite aucune annotation de frame. Notre stratégie consiste à combiner une analyse de dépendances avec une analyse de corrélations. Nous avons conçu et implémenté ces deux analyses statiques pour un langage fonctionnel fortement typé qui manipule structures, variants et tableaux. Typiquement, une propriété fonctionnelle ne dépend que de quelques fragments de l'état du programme. L'analyse de dépendances détermine quelles parties de cet état influent sur le résultat de la propriété fonctionnelle. De même, une fonction ne modifiera que certaines parties de ses arguments, copiant le reste à l'identique. L'analyse de corrélations détecte quelles parties de l'entrée d'une fonction se retrouvent copiées directement (i.e. non modifiés) dans son résultat. Ces deux analyses calculent une approximation conservatrice. Grâce aux résultats de ces deux analyses statiques, un prouveur de théorèmes interactif peut inférer automatiquement la préservation des invariants qui portent sur la partie non affectée par l’opération concernée. Nous avons appliqué ces deux analyses statiques à la spécification fonctionnelle d'un micro-noyau, et obtenu des résultats non seulement d'une précision adéquate, mais qui montrent par ailleurs que notre approche peut passer à l'échelle. / In the field of software verification, the frame problem refers to establishing the boundaries within which program elements operate. It has notoriously tedious consequences on the specification of frame properties, which indicate the parts of the program state that an operation is allowed to modify, as well as on their verification, i.e. proving that operations modify only what is specified by their frame properties. In the context of interactive formal verification of complex systems, such as operating systems, much effort is spent addressing these consequences and proving the preservation of the systems' invariants. However, most operations have a localized effect on the system and impact only a limited number of invariants at the same time. In this thesis we address the issue of identifying those invariants that are unaffected by an operation and we present a solution for automatically inferring their preservation. Our solution is meant to ease the proof burden for the programmer. It is based on static analysis and does not require any additional frame annotations. Our strategy consists in combining a dependency analysis and a correlation analysis. We have designed and implemented both static analyses for a strongly-typed, functional language that handles structures, variants and arrays. The dependency analysis computes a conservative approximation of the input fragments on which functional properties and operations depend. The correlation analysis computes a safe approximation of the parts of an input state to a function that are copied to the output state. It summarizes not only what is modified but also how it is modified and to what extent. By employing these two static analyses and by subsequently reasoning based on their combined results, an interactive theorem prover can automate the discharching of proof obligations for unmodified parts of the state. We have applied both of our static analyses to a functional specification of a micro-kernel and the obtained results demonstrate both their precision and their scalability.
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Etude de champs de température séparables avec une double décomposition en valeurs singulières : quelques applications à la caractérisation des propriétés thermophysiques des matérieux et au contrôle non destructif / Study of separable temperatur fields with a double singular value decomposition : some applications in characterization of thermophysical properties of materials and non destructive testing

Ayvazyan, Vigen 14 December 2012 (has links)
La thermographie infrarouge est une méthode largement employée pour la caractérisation des propriétés thermophysiques des matériaux. L’avènement des diodes laser pratiques, peu onéreuses et aux multiples caractéristiques, étendent les possibilités métrologiques des caméras infrarouges et mettent à disposition un ensemble de nouveaux outils puissants pour la caractérisation thermique et le contrôle non desturctif. Cependant, un lot de nouvelles difficultés doit être surmonté, comme le traitement d’une grande quantité de données bruitées et la faible sensibilité de ces données aux paramètres recherchés. Cela oblige de revisiter les méthodes de traitement du signal existantes, d’adopter de nouveaux outils mathématiques sophistiqués pour la compression de données et le traitement d’informations pertinentes. Les nouvelles stratégies consistent à utiliser des transformations orthogonales du signal comme outils de compression préalable de données, de réduction et maîtrise du bruit de mesure. L’analyse de sensibilité, basée sur l’étude locale des corrélations entre les dérivées partielles du signal expérimental, complète ces nouvelles approches. L'analogie avec la théorie dans l'espace de Fourier a permis d'apporter de nouveaux éléments de réponse pour mieux cerner la «physique» des approches modales.La réponse au point source impulsionnel a été revisitée de manière numérique et expérimentale. En utilisant la séparabilité des champs de température nous avons proposé une nouvelle méthode d'inversion basée sur une double décomposition en valeurs singulières du signal expérimental. Cette méthode par rapport aux précédentes, permet de tenir compte de la diffusion bi ou tridimensionnelle et offre ainsi une meilleure exploitation du contenu spatial des images infrarouges. Des exemples numériques et expérimentaux nous ont permis de valider dans une première approche cette nouvelle méthode d'estimation pour la caractérisation de diffusivités thermiques longitudinales. Des applications dans le domaine du contrôle non destructif des matériaux sont également proposées. Une ancienne problématique qui consiste à retrouver les champs de température initiaux à partir de données bruitées a été abordée sous un nouveau jour. La nécessité de connaitre les diffusivités thermiques du matériau orthotrope et la prise en compte des transferts souvent tridimensionnels sont complexes à gérer. L'application de la double décomposition en valeurs singulières a permis d'obtenir des résultats intéressants compte tenu de la simplicité de la méthode. En effet, les méthodes modales sont basées sur des approches statistiques de traitement d'une grande quantité de données, censément plus robustes quant au bruit de mesure, comme cela a pu être observé. / Infrared thermography is a widely used method for characterization of thermophysical properties of materials. The advent of the laser diodes, which are handy, inexpensive, with a broad spectrum of characteristics, extend metrological possibilities of infrared cameras and provide a combination of new powerful tools for thermal characterization and non destructive evaluation. However, this new dynamic has also brought numerous difficulties that must be overcome, such as high volume noisy data processing and low sensitivity to estimated parameters of such data. This requires revisiting the existing methods of signal processing, adopting new sophisticated mathematical tools for data compression and processing of relevant information.New strategies consist in using orthogonal transforms of the signal as a prior data compression tools, which allow noise reduction and control over it. Correlation analysis, based on the local cerrelation study between partial derivatives of the experimental signal, completes these new strategies. A theoretical analogy in Fourier space has been performed in order to better understand the «physical» meaning of modal approaches.The response to the instantaneous point source of heat, has been revisited both numerically and experimentally. By using separable temperature fields, a new inversion technique based on a double singular value decomposition of experimental signal has been introduced. In comparison with previous methods, it takes into account two or three-dimensional heat diffusion and therefore offers a better exploitation of the spatial content of infrared images. Numerical and experimental examples have allowed us to validate in the first approach our new estimation method of longitudinal thermal diffusivities. Non destructive testing applications based on the new technique have also been introduced.An old issue, which consists in determining the initial temperature field from noisy data, has been approached in a new light. The necessity to know the thermal diffusivities of an orthotropic medium and the need to take into account often three-dimensional heat transfer, are complicated issues. The implementation of the double singular value decomposition allowed us to achieve interesting results according to its ease of use. Indeed, modal approaches are statistical methods based on high volume data processing, supposedly robust as to the measurement noise.

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