Обратная трансформация формул в символьном моделировании: от результата к исходной формуле

Abstract

В символьном моделировании транзиционных систем аналогом их состояний являются логические формулы над множеством атрибутов. Правила переходов исходной системы служат основой для построения моделирующих правил, которые действуют на формульных состояниях и определяют переход от исходного состояния к последующему или предшествующему ему состоянию. Предикатный трансформер – это алгоритм, моделирующий переходы в пространстве формульных состояний. В работе описан обратный предикатный трансформер, отличительной чертой которого является то, что моделируемые им переходы допускают как операторы присваивания над простыми и составными структурами данных (массивами и списками), так и констрейнты, задающие изменения атрибутов в неявном виде.

Logical formulas over attributes set are analog of system states in symbolic modeling of transition systems. Transition rules of source system are the base for building of modeling rules which operate on formula state and define transition from source state to the next or previous state. Predicate transformer is an algorithm which models transitions in the formula state space. We describe backward predicate transformer which has distinguishing feature that modeled transitions allow as assignment operators over simple and complex data structures (arrays and lists) as constraints which define attribute changes implicitly.