diff --git a/content/conception_formelle/2_verification/index.md b/content/conception_formelle/2_verification/index.md index d3948ba..a5654d6 100644 --- a/content/conception_formelle/2_verification/index.md +++ b/content/conception_formelle/2_verification/index.md @@ -16,14 +16,14 @@ devenir un système réel. Mais alors **comment décider qu'un modèle est valid Il doit satisfaire toutes des propriétés qui définissent un bon candidat, mais une liste de telles propriétés n'existe pas. Uen liste minimale de propriétés dépends avant tout du type d'application. Pour la validation, les outils de -simulation (jouer des scénario pour observer) sont consiérés comme adaptés. +simulation (jper des scénario pour observer) sont consiérés comme adaptés. la Validation permet donc de s'assurer **d'avoir construit quelque chose d'adapté** ### Vérification -Le modèle doit vérifier tous les pré-requis décrits dans les spécifications. +Le modèle doit vérifier tous les pré-requis décrits dans les spécifications. Nous vérifions alors que le modèle satisfasse toutes les exigences du cahier des charges. @@ -47,16 +47,17 @@ la vérification de modèle (*model checking*) est un bon moyen de vérification \\) En entrée nous avons notre modèle \\(M\\) et notre spécification \\(\varphi\\), -nous devons alors vérifier que \\(M\\) modélise \\(\varphi\\). +nous devons alors vérifier que \\(M\\) modélise \\(\varphi\\). ### Deux classes de propriété #### Sureté Quelque chose **est impossible**, une configuration est inaccessible par -exemple. À la suite d'un événement, un autre ne peut être atteint. Si une -propriété de sureté est non-satisfaite, alors le contre exemple est un scénario -fini. +exemple. À la suite d'un événement, un autre ne peut être atteint. + +Si une propriété de sureté est non-satisfaite, alors le contre exemple est un +scénario fini. **Il faut s'assurer que quelque chose de mauvais n'arrive jamais** @@ -141,7 +142,7 @@ D'après le graphe, trouvons les états: Il est question de logique comportementale : on s'intéresse au comportement -d'un système. Une propriété logique est un ensemble de conditions, dans notre +d'un système. Une propriété logique est un ensemble de conditions, Dans notre exemple la preuve que `c.a` est possible. Comment vérifier, calculer ces propriétés? Par un **algorithme de parcours de graphes** avec une complexité linéaire. @@ -170,21 +171,12 @@ Et un ensemble de transitions `self`, `epsilon`, `self-epsilon` : boucles sur les états. Il est possible de calculer des expressions élémentaires via des variables, par -exemple \\([ s \\% 2 = 0 ]\\). +exemple: + +\\([ s \\% 2 = 0 ]\\) Permet de trouver les états pairs. -### Les calculs - -Il est possible de calculer des sets d'états et de transitions. - -Les sets d'états : \\([expr]\\) où `expr` est un expression, par exemple -`[light.on]` donne les états ou la lumière est allumée. - -Les sets de transitions \\(\text{label expr}\\) où `expr` est une expression, par -exemple `label button.push` donne les transitons qui porte sur l'évènement -`push`. - ### Opérateurs ensemblistes Il est possible d'utiliser des opérateurs ensemblistes comme l'union et @@ -192,57 +184,47 @@ l'intersection Soit \\(F_1\\) et \\(F_2\\) deux formules du même type: - \\( +\\( [\\![ F_1 \text{ et } F_2 ]\\!] = [\\![ F_1 \\&\\& F_2 ]\\!] = [\\![ F_1 \cap F_2 ]\\!] \\\ [\\![ F_1 \text{ ou } F_2 ]\\!] = [\\![ F_1 \\| F_2 ]\\!] = [\\![ F_1 \cup F_2 ]\\!] \\) - Soit \\(S\\) une formule d'états et \\(T\\) une formule de transitions : - - \\( -[\\![not S]\\!] = [\\![any_s]\\!] \setminus [\\![S]\\!] -\\\ -[\\![not T]\\!] = [\\![any_t]\\!] \setminus [\\![T]\\!] -\\) - - ici \\(\setminus\\) représente une différence ensembliste. - ### Opérateur source, destination Soit \\(T\\) une formule de transitions - * \\(\text{src}(T)\\) représente l'ensemble **des états source** d'au moins une + * \\(\text{src}(T)\\) représente l'ensemble des états source d'au moins une transition de \\(T\\) - * \\(\text{tgt}(T)\\) représente l'ensemble **des états destination** d'au - moins une transition de \\(T\\) + * \\(\text{tgt}(T)\\) représente l'ensemble des états destination d'au moins + une transition de \\(T\\) Soit \\(S\\) une formule d'état - * \\(\text{rsrc}(S)\\) représente les **transitions qui ont leurs source** dans - au moins un état de \\(S\\) - * \\(\text{rtgt}(S)\\) représente les **transitions qui ont leurs destination** + * \\(\text{rsrc}(S)\\) représente les transitions qui ont leurs source dans au + moins un état de \\(S\\) + * \\(\text{rtgt}(S)\\) représente les transitions qui ont leurs destination dans au moins un état de \\(S\\) -#### Exemples +### Exemples \\(\text{any_s} - \text{src}(\text{any_t})\\) rerésente les états qui sont source d'aucune transition, dont on ne peut pas sortir (état puit) -\\(\text{src}(\text{rtgt}(S) \cap T)\\) représente les états utilisant les -transitions \\(T\\) pour mener à \\(S\\). +\\(\text{src}(\text{rtgt}(S) \cap T)\\) représente les états sources de +transitions vers \\(D\\) (**à vérifier**) ### Reach, coreach et loop Ces opérateurs permettent de calculer des formules, dans les explications -suivantes \\(S\\) est une formule d'état et \\(T, T_1, T_2\\) des formules de +suivantes \\(S\\) est une formule d'état et \\(T, T_1, T_2\\) des formulesde transitions: * \\(\text{reach}(S,T)\\) représente tous les états au départ de \\(S\\) avec \\(T\\) comme transitions - * \\(\text{coreach}(S,T)\\) représente tous les états avec comme destination + * \\(\text{coreach}(S,T)\\) représente tous les états avec comme destnation \\(S\\) et utilisants \\(T\\) comme transitions. - * \\(\text{loop}(T_1,T_2)\\) calcule des transitions, elle représente les + * \\(\text{loop}(T_1,T_2)\\) calcule des transition, elle représente les *Strongly Connected Components* (SCC). C'est une formule de transition tel que \\(T_3 \subseteq T_2\\) et \\(T_3 \cap T_1 \neq \emptyset\\). Ces *SCC* déterminent toutes situations permettant de revenir à la situation initiale. @@ -256,9 +238,9 @@ transitions: En plus des propriétés heritées de la logique de *Dicky*, il existe dans ARC les propriété calculées suivantes pour chaque nœud: - * `epsilon` : ensemble de transitons etiquetées \((\epsilon\\). + * `epsilon` : * `self` : transitions dont la source est la destination sont égaux - * `self-epsilon`L définis par \\(epsilon \cap \text{self} \\) + * `self-epsilon`L définis par \\(epsilon \cap self \\) * `not_deterministic`: ensemble de transition non déterministe definies plus formellement par \\(\\{(s,e,t_1) \in E | \exists t_2 /in V, (s,e,t_2) \in E\\}\\) @@ -267,39 +249,24 @@ propriété calculées suivantes pour chaque nœud: ``` with Switch, CircuitV1, Scheduler do - // deadlock: états puit deadlock := any_s - src(any_t - self_epsilon); - - // notResetable : on ne peut pas revenir à l'état initial - notResettable := any_t - coreach(initial, any_t); + notSCC := any_t - loop(any_t, any_t); done - with CircuitV1, CircuitV2, CircuitV1_OK do - bug := any_s & [L.on & ~L.ok]; - action := any_t & (label S.push | label G.failure | label G.repair); - reaction := any_t & ((label L.reaction | epsilon) − self_epsilon); + bug := [L.on & ~L.ok]; + notControl := (label G.failure | label L.reaction | epsilon) - self_epsilon; - CFC_reaction := rsrc(reach(any_s & tgt(reaction),reaction) - & coreach(any_s & src(reaction),reaction)) & rtgt(reach(any_s - & tgt(reaction),reaction) - & coreach(any_s & src(reaction),reaction)) - & reaction; -done - -with SchedulerRandom, SchedulerPriority, Scheduler do - bug := (label PJ[1].get & rsrc([PJ[0].nbJobs>0])) - | (label PJ[2].get & rsrc([PJ[0].nbJobs>0 - | PJ[1].nbJobs>0])); + // IR means infinite reactions + IR := loop(notControl, notControl); done ``` - ### Les opérateurs En plus des oérateurs disponibles dnas la logique de Dicky, ARC implémente les opérateurs suivants: * \\(trace(S_1, T, S_2)\\) : ensemble de transitions représentant le chemin le - plus court de \\(S_1\\) vers \\(S_2\\) en utilisant les transitions\\(T\\). + plus long de \\(S_1\\) vers \\(S_2\\) en utilisant les transitions\\(T\\). * \\(project(S,T, 'newNodeName', boolean, aNode)\\) : construit une nouveau nœud AltaRica avec toutes les transitions \\(T\\) prenant leurs origines dans \\(S\\) en restectant les déclarations de \\(aNode\\) (cette déclaration est @@ -308,38 +275,9 @@ opérateurs suivants: `trace` nous sera utile pour trouver des contre-exemple et `project` pour calculer des contrôleurs pour notre système. - -Voici un exemple de commandes `ARC`: - -``` -with Switch, CircuitV1, Scheduler do - show(all) > ’$NODENAME.prop’; - test(deadlock,0) > ’$NODENAME.res’; - test(notResettable,0) >> ’$NODENAME.res’; -done - -with CircuitV1, CircuitV2, CircuitV1_OK do - quot() > ’$NODENAME.dot’; - tr_CFC_reaction := trace(initial,any_t,src(CFC_reaction)); - ce_CFC_reaction := reach(src(tr_CFC_reaction), tr_CFC_reaction - | CFC_reaction); - dot(ce_CFC_reaction, tr_CFC_reaction|CFC_reaction) > ’$NODENAME−CFC_reaction.dot’; - show(tr_CFC_reaction, ce_CFC_reaction) >> ’$NODENAME.prop’; -done -``` -Ce qui donnera en sortie : - -``` -TEST(deadlock, 0) [PASSED] -TEST(notResettable, 0) -[FAILED] (!= 6) -TEST(syst_instable, 0) -[FAILED] (!= 4) -``` - ### Methodologie -nous allons utiliser cet outils comme un **déboggeur de modèle**, en respectant +nous allons utiliser cet outils ocmme un **déboggeur de modèle**, en respectant les étapes suivantes: 1. identifier les composants de base @@ -357,7 +295,7 @@ les étapes suivantes: 4. visualisation de petits composants 5. simutation -les étapes 1 et 2 sont à répéter jusqu'à obtention d'un modèle valide. +les étapes 1 et deux sont à répéter jusqu'à obtention d'un modèle valide. ### Vérification du modèle diff --git a/content/conception_formelle/3_extention_logique/index.md b/content/conception_formelle/3_extention_logique/index.md deleted file mode 100644 index 968373d..0000000 --- a/content/conception_formelle/3_extention_logique/index.md +++ /dev/null @@ -1,145 +0,0 @@ ---- -title: "Conception formelle : Extention de la logique" -date: 2023-01-20 -tags: ["Bugs", "model-checking"] -categories: ["Conception formelle", "Cours"] -mathjax: true ---- - -## Rappel mathématique - -Soit \\(E\\) un ensemble dictret, \\(f\\) une fonction tel que \\(f: E \to E \\) -et \\(E_1 \subseteq E_2\\) et \\(E_2 \subseteq E\\) : - - * \\(f\\) est *monotone* si et seulement si \\(E_1 \subseteq E_2) \implies - f(E_1) \subseteq f(E_2)\\) - * \\(f\\) est **antimonotone* si et seulement si \\(E_1 \subseteq E_2) \implies - f(E_1) \supseteq f(E_2)\\) - * \\(f\\) est augmentée si et seulement si \\(E_1 \subseteq f(E_1)\\) - * \\(f\\) est reduite siet seulement si \\(E_1) \supseteq f(E_2)\\) - -Soit \\(f_1, f_2: E \to E\\) deux fonctions monotones et \\(g_1, g_2: E \to E\\) -deux fonctions antimonotone : - - * \\(f_1(f_2(X))\\) est monotone - * \\(f_1(f_2(X))\\) est antimonotone - * \\(g_1(f_2(X))\\) est antimonotone - * \\(g_1(g_2(X))\\) est monotone - -### Propriété (fonction monotone croissante) - -Soit \\(f: E \to E\\) une fonction monotone croissante tel que \\(\emptyset -\subseteq f(\emptyset) \subseteq f^2(\emptyset) \subseteq ... \subseteq -f^n(\emptyset) \subseteq ... \subseteq E\\) avec \\(E\\) ensemble finis et -discret : \\(\exists i / \forall n \le i; f^n(\emptyset) = f^i(\emptyset) \\) -alors \\(f^i(\emptyset)\\) est la plus petite solution à l'équation \\(X = f(X) -\\). - -Alors si \\(E\\) est un ensemble fini et discret et que \\(f: E \to E\\) est -une fonction monotone croissante alors \\(X=f(X)\\) est **plus petit point fixe -obtenu par itération**. \\(f(E) = E\\) alors \\(E\\) est aussi une solution de \\( -X = f(X)\\) - -### Propriété (fonction monotone décroissante) - -Soit \\(f: E \to E\\) une fonction monotone décroissante tel que \\(E \supseteq -f(E) \supseteq f^2(E) \subseteq ... \subseteq f^n(E) \subseteq ... \subseteq -\emptyset\\) avec \\(E\\) ensemble finis et discret : \\(\exists i / \forall n -\le i; f^n(\emptyset) = f^i(\emptyset) \\) alors \\(f^i(\emptyset)\\) est la -plus petite solution à l'équation \\(X = f(X) \\). - -Et si \\(f: E \to E\\) est une fonction monotone décroissante, alors \\(X=f(X) -\\) est **plus grand point fixe obtenu par itération**.\\(f(\emptyset) = -\emptyset\\) alors \\(\emptyset\\) est aussi une solution de \\( -X = f(X)\\) - -## Extension de la logique de Dicky - -Soit : - - * \\(A\\) un graphe \\(G(S,T)\\) - * \\(f(X)\\) une formule logique sur \\(S\\) (*state*) ou \\(T\\) - (*transition*) - * \\(S_1 \subseteq S\\) et \\(S_2 \subseteq S\\) - * \\(T_1 \subseteq S\\) et \\(T_2 \subseteq S\\) - * \\(X_1 \subseteq X\\) et \\(X_2 \subseteq X\\) avec \\(X = S\\) ou - \\(X = T\\) - * \\(Y_1 \subseteq Y\\) et \\(Y_2 \subseteq Y\\) avec \\(Y = S\\) ou - \\(Y = T\\) - -### Constantes et proposition élémentaires - -\\(F(X)\\) est une formule avec seulement \\(\emptyset_S, \emptyset_T, any_s, -any_t, initial, ...\\). Si \\(f\\) est une constante et \\(f^2(X) = f(X)\\) -alors \\(f(X)\\) est la solution. - -### Les opérateurs logiques - -Soit \\(f(X)\\) une formule avec aussi `src`, `tgt`, `rsrc`, `rtgt` et \\(T\\), -\\(S\\) tel que - - * \\(T_1 \subseteq T_2 \implies src(T_1) \subseteq src(T_2)\\) - * \\(T_1 \subseteq T_2 \implies tgt(T_1) \subseteq tgt(T_2)\\) - * \\(S_1 \subseteq S_2 \implies rsrc(S_1) \subseteq rsrc(S_2)\\) - * \\(S_1 \subseteq S_2 \implies rtgt(S_1) \subseteq rtgt(S_2)\\) - -\\(f\\) est monotone alors la solution de \\(X = f(X)\\) peut être calculée par -itération. - -### Opérateurs d'ensembles - -Soit \\(f(X)\\) une formule avec aussi \\( \cup, \cap, \setminus \\) -(soustraction d'ensemble) : - - * \\(X_1 \subseteq X_2, Y_1 \subseteq Y_2 \implies X_1 \cup Y_1 \subseteq X_2 - \cup Y_2\\) (formule monotone) - * \\(X_1 \subseteq X_2, Y_1 \subseteq Y_2 \implies X_1 \cap Y_1 \subseteq X_2 - \cap Y_2\\) (formule monotone) - * \\(X_1 \subseteq X_2, Y_1 \subseteq Y_2 \implies X_1 \setminus Y_1 ? - X_2 \setminus Y_2\\) ici deux cas de figures: - * \\(X_1 \subseteq X_2 \implies X_1 \setminus Y_1 \subseteq X_2 \setminus - Y_1\\) est une formule monotone. - * \\(Y_1 \subseteq Y_2 \implies X_1 \setminus X_2 \supseteq X_2 \setminus - Y_2\\) est une formule anti monotone. - - -### Résultat - -Soit \\(f(X)\\) une formule. Si \\(X\\) apparaît derrière un nombre pair de -soustrtactions, **alors \\(f\\) est monotone et \\(f(X)\\)** peut être calculé -par itération : - - * Si elle est croissante nous pouvons calculer le plus petit point fixe - * Si elle est décroissante nous pouvons caluler le plus grand point fixe - -Sinon **elle est antimonotone** et ne peut être calculée par itération. Alors -nous ne pouvons pas savoir s'il existe une solution à \\(X = f(X)\\). - -### Exemple - -Prenons la formule \\(F(X) = dead_0 \ cup (src(rtgt(X)) \setminus src(rtgt(any_s -\setminus X)))\\) : - - * nous avons trois occurences de \\(X\\) après 0,0 et deux soustractions dans - l'expression, donc \\(f\\) est monotone. - * \\(f\\) est une fonction croissante, nous pouvons alos calculer le plus petit - point fixe par l'itération de \\(f^i(\emptyset_s)\\). - -La solution de cette équation représente le plus petit ensemble de -configurations qu mène à un état puit. - -## Sur *ARC* - -\\( X -= f(X)\\) calcule le plus grand point fixe et \\( X += f(X)\\) le plus -petit point fixe. Voici un exemple : - -`````` -with MyComponent do - // calculer les états puit - dead := any_s - src(any_t - self_epsilon); - - // trouver les transitions qui mène ces états : calcul du plus - // petit point fixe - deadlock += dead | (src(rtgt(deadlock)) - src(rtgt(any_s - deadlock))); -done -```