LU100491B1 - Method of selecting a prover - Google Patents
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Claims (13)
1. Procédé mis en œuvre par ordinateur de sélection d’un démonstrateur parmi une pluralité de démonstrateurs (P) pour un design à vérifier (D), comprenant : - collecter, par un module de données (40), des données brutes ayant trait au design et extraire, à partir des données brutes, une pluralité de caractéristiques d’entrée (F); - transformer, par un module transformateur (50), la pluralité de caractéristiques d’entrée, dans lequel la transformation de la pluralité de caractéristiques d’entrée comprend appliquer une régression linéaire à la pluralité de caractéristiques d’entrée (F) ; - classifier, en utilisant un module de classification (60), les démonstrateurs de la pluralité de démonstrateurs, dans lequel le module de classification (60) est adapté pour prédire un meilleur démonstrateur (P), étant le démonstrateur qui résout une propriété plus vite que les démonstrateurs restants de la pluralité de démonstrateurs (P), et sélectionner un ou plusieurs démonstrateurs sur la base des résultats de la classification.
2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape d’extraire une pluralité de caractéristiques (F) comprend l’étape d’extraire des paramètres de design (DP) en tant que caractéristiques d’entrée (F) pour le module transformateur (50).
3. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la transformation des données collectées comprend retirer la corrélation croisée des caractéristiques d’entrée (F).
4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel l’étape de retirer la corrélation croisée des caractéristiques d’entrée (F) comprend : - standardiser, par un module scalaire standard (52), les caractéristiques d’entrée de la pluralité de caractéristiques d’entrées (F) à une variance unitaire à des caractéristiques standardisées (F) ; et - appliquer, par un module d’analyse de composant principal (54), unleUli transformation orthogonale en tant qu’analyse de composant principal aux caractéristiques standardisées (F), et garder les composants résultant de l’analyse de composant principal ayant un ratio significatif de variance expliquée.
5. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le module de classification (60) est pré entraîné en collectant un ensemble de données d’entrainement ou d’apprentissage ayant trait à un ensemble de designs (D), paramètres de design et durées d’exécution pour une pluralité de démonstrateurs, transformer l’ensemble de données d’entrainement ou d’apprentissage, et classifier les démonstrateurs en utilisant l’ensemble transformé de données d’entrainement ou d’apprentissage.
6. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape de classification comprend l’attribution d’une probabilité à un démonstrateur, pour une propriété, en utilisant une régression logistique multi classe basée sur des caractéristiques de design et un résultat attendu de la propriété.
7. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre configurer les démonstrateurs de la pluralité de démonstrateurs en utilisant une dépendance de modèle de régression linéaire d’une taille d’étape sur le design et une durée attendue pour la vérification de l’assertion par le démonstrateur.
8. Procédé selon la revendication 7, dans lequel un démonstrateur est configuré en utilisant un modèle de régression LASSO ayant des variables dépendantes et des variables indépendantes, dans lequel la variable dépendante du modèle de régression est un nombre d’étapes et la variable indépendantes du modèle de régression sont des statistiques de design et temps de vérification attendu.
9. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre grouper des démonstrateurs dans une pluralité de groupes de démonstrateur et grouper des propriétés dans une pluralité de propriété, sur la base des durées d’exécution pour chaque propriété et démonstrateur.
10. Procédé selon la revendication 9, comprenant attribuer un groupe de démonstrateur à un groupe de propriété, en particulier dans lequel le groupe de démonstrateur attribué de la pluralité de groupes de démonstrateur a une somme minimum de durébu d’exécution.
11. Procédé selon la revendication 10, comprenant sélectionner, pour chaque groupe de démonstrateur attribué, le démonstrateur du groupe de démonstrateur ayant les durées d’exécution minimum sur les propriétés du groupe de propriété auquel le groupe de démonstrateur attribué est attribué.
12. Procédé selon la revendication 10, comprenant en outre exécuter les démonstrateurs sélectionnés des groupes de démonstrateur attribués en parallèle.
13. Produit programme d’ordinateur comprenant un support pour ordinateur non transitoire avec un programme d’ordinateur qui y est mémorisé pour amener un ordinateur à réaliser les étapes d’un procédé selon la revendication 1.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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LU100491A LU100491B1 (en) | 2017-10-23 | 2017-10-23 | Method of selecting a prover |
EP18202161.8A EP3474196A1 (fr) | 2017-10-23 | 2018-10-23 | Procédé de sélection d'un dispositif d'identification |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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LU100491A LU100491B1 (en) | 2017-10-23 | 2017-10-23 | Method of selecting a prover |
Publications (1)
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LU100491B1 true LU100491B1 (en) | 2019-05-22 |
Family
ID=60935916
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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Country Status (1)
Country | Link |
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LU (1) | LU100491B1 (fr) |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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US20140330758A1 (en) * | 2013-05-03 | 2014-11-06 | Synopsys, Inc. | Formal verification result prediction |
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2017
- 2017-10-23 LU LU100491A patent/LU100491B1/de active IP Right Grant
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140330758A1 (en) * | 2013-05-03 | 2014-11-06 | Synopsys, Inc. | Formal verification result prediction |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
BISCHL BERND ET AL: "ASlib: A benchmark library for algorithm selection", ARTIFICIAL INTELLIGENCE, ELSEVIER SCIENCE PUBLISHER B.V., AMSTERDAM, NL, vol. 237, 8 April 2016 (2016-04-08), pages 41 - 58, XP029545370, ISSN: 0004-3702, DOI: 10.1016/J.ARTINT.2016.04.003 * |
MARIUS LINDAUER ET AL: "AutoFolio: An Automatically Configured Algorithm Selector", JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH, 1 August 2015 (2015-08-01), pages 745 - 778, XP055416536, Retrieved from the Internet <URL:https://jair.org/media/4726/live-4726-8840-jair.pdf> [retrieved on 20180702] * |
PRASAD MUKUL R ET AL: "A survey of recent advances in SAT-based formal verification", INTERNATIONAL JOURNAL ON SOFTWARE TOOLS FOR TECHNOLOGY TRANSFER, SPRINGER, BERLIN, DE, vol. 7, no. 2, 25 January 2005 (2005-01-25), pages 156 - 173, XP035890945, ISSN: 1433-2779, [retrieved on 20050125], DOI: 10.1007/S10009-004-0183-4 * |
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Legal Events
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FG | Patent granted |
Effective date: 20190522 |