Abstraction Refinement for Large Scale Model Checking (eBook)
XIV, 179 Seiten
Springer US (Verlag)
978-0-387-34600-7 (ISBN)
This book summarizes recent research on abstraction techniques for model checking large digital system. Considering 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. The suite of algorithms presented here represents significant improvement over prior art; some have already been adopted by the EDA companies in their commercial/in-house verification tools.
Abstraction Refinement for Large Scale Model Checking summarizes recent research on abstraction techniques for model checking large digital system. 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 suite of algorithms presented in this book has demonstrated significant improvement over prior art; some of them have already been adopted by the EDA companies in their commercial/in-house verification tools.
Symbolic Model Checking.- Abstraction.- Refinement.- Compositional SCC Analysis.- Disjunctive Decomposition.- Far Side Image Computation.- Refining SAT Decision Ordering.- Conclusions.
Erscheint lt. Verlag | 15.9.2006 |
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Reihe/Serie | Integrated Circuits and Systems | Integrated Circuits and Systems |
Zusatzinfo | XIV, 179 p. |
Verlagsort | New York |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Informatik ► Weitere Themen ► CAD-Programme |
Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
Schlagworte | Abstraction Refinement • algorithms • Hachtel • Integrated Circuits • Large Scale Model Checking • Model • Somenzi • Wang |
ISBN-10 | 0-387-34600-7 / 0387346007 |
ISBN-13 | 978-0-387-34600-7 / 9780387346007 |
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Größe: 8,7 MB
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