Prétraitement compositionnel en Coq - Laboratoire Méthodes Formelles
Thèse Année : 2024

Compositional preprocessing in Coq

Prétraitement compositionnel en Coq

Louise Dubois de Prisque
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1415256
  • IdRef : 280231571

Résumé

This thesis presents a preprocessing methodology aimed at transforming certain statements from the Coq proof assistant's logic into first-order logic statements, in order to send them to automatic provers, in particular SMT solvers. This methodology involves composing small, independent, and certifying transformations, taking the form of Coq tactics. An implementation of this methodology is provided in a plugin called Sniper, which offers a "push-button" automation tactic. Furthermore, a logical transformation scheduler (called Orchestrator) allows adding one's own logical transformations and determines which transformations apply depending on the proof to be carried out.
Cette thèse présente une méthodologie de prétraitement visant à transformer certains énoncés de la logique de l'assistant de preuve Coq en énoncés de logique du premier ordre, de façon à les envoyer à des prouveurs automatiques, et en particulier des prouveurs SMT. Cette méthodologie consiste à composer de petites transformations indépendantes et certifiantes, prenant la forme de tactiques Coq. Une implémentation de cette méthodologie est proposée dans un plugin appelé Sniper, qui offre une tactique "pousse-bouton" d'automatisation. Par ailleurs, un ordonnanceur de transformations logiques permet d'ajouter ses propres transformations logiques à l'ensemble et de déterminer quelles transformations s'appliquent en fonction de la preuve à effectuer.
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128034_DUBOIS_DE_PRISQUE_2024_archivage.pdf (1.55 Mo) Télécharger le fichier
Origine Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04696909 , version 1 (13-09-2024)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04696909 , version 1

Citer

Louise Dubois de Prisque. Prétraitement compositionnel en Coq. Informatique [cs]. Université Paris-Saclay, 2024. Français. ⟨NNT : 2024UPASG040⟩. ⟨tel-04696909⟩
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