中
自动推理：符号模型检查课程介绍如何自动验证行为系统和程序的属性。基本概念是过渡系统：任何可以用状态和步骤描述的系统。我们将介绍如何在 CTL（计算树逻辑）中描述可达性等属性。 通常，状态空间可能非常大。处理这种情况的一种方法是符号模型检查：一种用符号表示状态集的方法。本课程将介绍 BDD 的定义和基本属性，以及计算 BDD 的算法，以满足 CTL 模型检查的需要。
自动推理：符号模型检查
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该课程共有4个模块
在对 MOOC 进行总体介绍之后，本模块首先对模型检查进行了总体描述。然后介绍了计算树逻辑（CTL）：一种可以描述转换系统属性的语言。然后介绍了计算树逻辑（CTL）：一种可以描述转换系统属性的语言。在抽象设置中，给出了检查该属性是否成立的算法，但没有说明如何表示状态集。
涵盖的内容
5个视频3个作业
在本模块中，BDD（二元决策图）作为具有共享性的决策树被引入。本模块介绍了对决策树和二元决策图的额外要求，从中可以得出表示法唯一性的结论。
涵盖的内容
4个视频3个作业
在举例说明 BDD 之后，介绍并讨论了计算任意命题式 ROBDD 的算法。
涵盖的内容
4个视频3个作业
在最后一个模块中，我们将 CTL 模式检查和 BDDs 结合起来：展示如何使用 BDDs 来表示状态集，从而可以使用 CTL 模式检查的抽象算法，并处理比基于显式状态的模式检查大得多的状态空间。下面将介绍几个示例。
涵盖的内容
4个视频3篇阅读材料3个作业
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状态：预览University of Colorado Boulder
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