Holistic Rigorous Numerical Verification

Opis projektu

Sposób weryfikacji dokładności programów numerycznych

Kompleksowa weryfikacja zapewnia, że program zachowuje się zgodnie z oczekiwaniami dla wszystkich prawidłowych danych wejściowych. Weryfikacja programów numerycznych wykorzystujących liczby o skończonej precyzji jest szczególnie trudna ze względu na błędy dotyczące zaokrąglania. Zespół finansowanego ze środków ERBN projektu HORNET ma na celu zastosowanie rygorystycznej weryfikacji numerycznej oraz opracowanie nowych technik automatycznej weryfikacji programów numerycznych. Badacze proponują nowatorskie podejście do weryfikacji dokładności oparte na dedukcyjnym rozumowaniu relacyjnym, które skutecznie wiąże różnicę między określonymi i obliczonymi wynikami programu. Zaproponowane podejście charakteryzuje modułowość, automatyzacja i weryfikacja właściwości niedokładności, co pozwala na bezpieczną optymalizację programu. Zespół projektu HORNET opracuje również uzupełniające techniki, aby pomóc programistom w rozwiązywaniu problemów dotyczących nieudanych prób weryfikacji.

Cel

My goal is to make rigorous numerical verification widely applicable and practically usable. Rigorous verification proves at compile-time that a program computes for all valid inputs what it is expected to. It is especially important for numerical programs, which are widely used across application domains and are often safety-critical. However, automated verification of numerical programs over finite-precision (e.g. floating-point) numbers is currently limited. Finite precision introduces rounding errors w.r.t. an ideal, real-valued specification and poses unique challenges for verification of program accuracy and other kinds of desirable properties. As a result, verification of non-trivial numerical programs today requires extensive expert knowledge and mostly manual proofs. Additionally, when verification fails, e.g. because a program is buggy, developers have little debugging help available.

I will rethink automated verification and debugging techniques for numerical programs from the ground up with accuracy as a core property. I propose a novel approach for accuracy verification based on deductive relational reasoning that will be able to effectively bound the difference between the specified (real-valued) and actually computed (finite-precision) program results. My verification approach will be modular, automated, integrate with verification of non-accuracy properties and allow safe program optimizations for real-world programs. To further ensure the practical usability of the verifier, I will develop complementary techniques that will help developers to debug unsuccessful verification attempts, by helping to fix specifications, localize faults in the program and communicate effectively with the verifier.

I will build on my comprehensive expertise with automated rigorous accuracy analysis and optimization of finite-precision arithmetic, and my recent efforts in deductive verification of floating-point runtime errors and numerical specification inference.