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Abstraction Refinement for Large Scale Model Checking
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Kataloginformation
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Kataloginformation
Feldname
Details
Vorliegende Sprache
eng
ISBN
978-0-387-34155-2
Name
Wang, Chao
Hachtel, Gary D.
Name ANZEIGE DER KETTE
Hachtel, Gary D.
Name
Somenzi, Fabio
T I T E L
Abstraction Refinement for Large Scale Model Checking
Verlagsort
Boston, MA
Verlag
Springer Science+Business Media, LLC
Erscheinungsjahr
2006
2006
Umfang
Online-Ressource (XIV, 179 p, digital)
Reihe
Series on Integrated Circuits and Systems
Notiz / Fußnoten
Includes bibliographical references and index
Weiterer Inhalt
Introduction; Symbolic Model Checking; Abstraction; Refinement; Compositional SCC Analysis; Disjunctive Decomposition; Far Side Image Computation; Refining SAT Decision Ordering; Conclusions
Titelhinweis
Buchausg. u.d.T.ISBN: 978-0-387-34155-2
ISBN
ISBN 978-0-387-34600-7
Klassifikation
TJFC
TEC008010
THR
TEC007000
621.3815
621.3
004.21
330
TK7888.4
Kurzbeschreibung
Symbolic Model Checking -- Abstraction -- Refinement -- Compositional SCC Analysis -- Disjunctive Decomposition -- Far Side Image Computation -- Refining SAT Decision Ordering -- Conclusions.
2. Kurzbeschreibung
Abstraction Refinement for Large Scale Model Checking summarizes recent research on abstraction techniques for model checking large digital systems. Considering both the size of today's digital systems and the capacity of state-of-the-art verification algorithms, abstraction is the only viable solution for the successful application of model checking techniques to industrial-scale designs. This book describes recent research developments in automatic abstraction refinement techniques. The authors address the main challenge in abstraction refinement, i.e., the ability to efficiently reach or come close to the optimum abstraction (the smallest abstract model that proves or refutes the given property). A suite of fully automatic abstraction techniques are proposed to improve the overall computation efficiency. The suite of algorithms presented in this book has demonstrated significant improvement over the prior art; some of them have already been adopted by the EDA companies in their commercial/in-house verification tools. Abstraction Refinement for Large Scale Model Checking will be of interest to EDA researchers and tool developers, verification engineers, as well as people who are in the general areas of computer science and want to know the state-of-the-art of formal verification.
SWB-Titel-Idn
264336801
Signatur
Springer E-Book
Bemerkungen
Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse
$uhttp://dx.doi.org/10.1007/0-387-34600-7
Internetseite / Link
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