Automated Reasoning: Symbolic Model Checking

Rated 2.9 out of 5

This course presents how properties of acting systems and programs can be verified automatically. The basic notion is a transition system: any system that can be described by states and steps. We present how in CTL (computation tree logic) properties like reachability can be described.

Typically a state space may be very large. One way to deal with this is symbolic model checking: a way in which sets of states are represented symbolically. A fruitful way to do so is by representing sets of states by BDDs (binary decision diagrams).

Definitions and basic properties of BDDs are presented in this course and also algorithms to compute them as they are needed for doing CTL model checking.

1 hour to complete
CTL model checking
After a general introduction to the MOOC this module starts by a general description of model checking.Then Computation Tree Logic (CTL) is introduced: a language in which properties on transition systems can be described. The algorithm to check whether such a property holds is given in an abstract setting leaving implicit how sets of states are represented.
5 videos (Total 44 min)

1 hour to complete
BDDs part 1
In this module BDDs (binary decision diagrams) are introduced as decision trees with sharing. They represent boolean functions.
Extra requirements on both decision trees and BDDs are presented from which uniqueness of the representation can be concluded.
4 videos (Total 33 min)

2 hours to complete
BDDs part 2
After some examples of BDD the algorithm is presented and discussed to compute the ROBDD of any propositional formula.
4 videos (Total 35 min)

9 hours to complete
BDD based symbolic model checking
In this last module the topics of CTL model checking and BDDs are combined: it is shown how BDDs can be used to represent sets of states in a way that the abstract algorithm for CTL mode checking can be used and much larger state spaces can be dealt with than by using explicit state based model checking. Sever examples are presented.
4 videos (Total 39 min) 3 readings 3 quizzes

Tham gia đánh giá khóa học

Nếu bạn đã học qua khóa học này thì mời bạn tham gia đóng góp ý kiến và đánh giá để cộng đồng bạn học có thêm thông tin tham khảo.

Cung cấp bởi: Coursera /  EIT Digital

Thời lượng: 13 giờ
Ngôn ngữ giảng dạy: Tiếng Anh
Chi phí: Miễn phí / 0
Đối tượng: Intermediate

Thông tin về nhà cung cấp

Coursera (/ kərˈsɛrə /) là một nền tảng học tập trực tuyến toàn cầu được thành lập vào năm 2012 bởi 2 giáo sư khoa học máy tính của đại học Stanford là Andrew NgDaphne Koller, nền tảng này cung cấp các khóa học trực tuyến (MOOC) cho cộng đồng người học online.

Coursera hợp tác với các trường đại học danh tiếng tại Bắc Mỹ và trên khắp thế giới, cùng với nhiều tổ chức khác để cung cấp các khóa học trực tuyến chất lượng, theo chuyên ngành và được cấp chứng chỉ trong nhiều lĩnh vực như kỹ thuật, khoa học dữ liệu, học máy, toán học, kinh doanh, khoa học máy tính, tiếp thị kỹ thuật số, nhân văn, y học, sinh học, khoa học xã hội , và nhiều ngành khác.

Các khóa học cùng chủ đề

Visual Perception for Self-Driving Cars

This course will introduce you to the main perception tasks in autonomous driving, static and dynamic object detection, and will survey common computer vision methods for robotic perception. By the...

Motion Planning for Self-Driving Cars

This course will introduce you to the main planning tasks in autonomous driving, including mission planning, behavior planning and local planning. By the end of this course, you will be...

Capstone: Autonomous Runway Detection for IoT

This capstone project course ties together the knowledge from three previous courses in IoT though embedded systems: Development of Real-Time Systems Web Connectivity & Security and Embedded Hardware and Operating...

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Scroll to Top