本文通过介绍并发模型中一个重要的分支,也是形式化方法中常用的表达工具——事件结构(Event Structures),引入标签化事件的概念,并以进程代数作为基本的数学框架,最终对Verilog的子集给出一个基于事件的结构化操作语义。
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The distance function of the metric is based on the length of the longest bundle chain in probabilistic event structures.
度量的距离函数是基于概率事件结构达到一致的最长因果集束链的长度。
In this paper, we take probabilistic event structures as our semantic model and provide a metric denotational semantics for probabilistic process algebra.
本文中,我们采用概率事件结构作为语义模型,研究了概率进程代数的度量指称语义。
Since it is hard to specify recursive processes using probabilistic event structures directly, we use a metric approach on probabilistic event structures.
由于直接采用概率事件结构难以刻画递归进程,因此,本文在概率事件结构上采用了一种度量的方法。
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