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Assistance à l'Abstraction de Composants Virtuels pour la Vérification Rapide de Systèmes Numériques

De nos jours la conception des IP (IP: Intellectual Property) peut bénéficier de nouvelles techniques de vérification symbolique: abstraction de donnée et analyse statique formelle. Nous pensons qu'il est nécessaire de séparer clairement le Contrôle des Données avant toute vérification automatique. Nous avons proposé une définition du contrôle qui repose sur l'idée intuitive qu'il a un impact sur le séquencement de données. Autour de cette idée, le travail a consisté à s'appuyer sur la sémantique des opérateurs booléens et proposer une extension qui exprime cette notion deséquencement. Ceci nous a mené à la conclusion que la séparation parfaite du contrôle et des données est illusoire car les calculs dépendent trop de la représentation syntaxique. Pour atteindre notre objectif, nous nous sommes alors basés sur la connaissance fournie par le concepteur: séparation a priori des entrées contrôle et des entrées données. De cela, nous avons proposé un algorithme de slicing pour partitionner le modèle. Une abstraction fut alors obtenue dans le cas où le contrôle est bien indépendant des données. Pour accélérer les simulations, nous avons remplacé le traitement de données, défini au niveau bit par un modèle d'exécution fonctionnel, tout en gardant inchangé la partie contrôle. Ce modèle intègre des aspects temporels qui permet de se greffer sur des outils de model checking. Nous introduisons la notion de significativité support des données intentionnelles dans les modèles IP. La significativité est utilisée pour représenter des dépendances de données booléennes en vue de vérifier formellement et statiquement les lots de données. Nous proposons plusieurs approximations qui mettent en oeuvre cette nouvelle notion.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00454617
Date19 December 2008
CreatorsMuhammad, W.
PublisherUniversité de Nice Sophia-Antipolis
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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