Group-by-Ziele bei der probabilistichen Verifikation

• Antragsteller: Professor Dr. Javier Esparza, seit 12/2023
• Fachliche Zuordnung: Theoretische Informatik
• Förderung: Förderung von 2020 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 427755713

Wir entwickeln ein neues Konzept für probabilistische Verifikation, das gezieltere Informationen über Unterschiede zwischen möglichen Verhaltensweisen eines Systems liefert. Unter anderem werden z.B. die Ideen der Quantil-Analyse oder der verteilungsbasierten Semantik verallgemeinert. Wir ziehen eine Analogie zu Datenbank-Group-By-Abfragen: Anstatt alle Datenpunkte zu betrachten, können wir die Daten mit Funktionen wie AVG, die dem erwarteten Wert entspricht, aber auch MIN, die der Worst-Case / Sure-winning-Analyse entspricht, oder anderen Funktionen aggregieren. Eine maßgeschneiderte Aggregation ähnlicher Verhaltensweisen bietet eine fokussierte abstrakte Sicht auf das System, was zu einer besseren Kontrolle und einem besseren Verständnis des Systems führt.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Ehemaliger Antragsteller: Professor Jan Kretinsky, Ph.D., bis 12/2023