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Responsable : Laurent Doyen
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Nous nous intéressons aux fondements des modèles de calcul. Les modèles formels de calcul comprennent les classes de langages et de machines tels que les automates finis, les jeux, les systèmes à piles et à compteurs, les automates pondérés, les systèmes temporisés (continus), les processus stochastiques. Nous identifions et étudions les propriétés fondamentales de ces modèles, telles que l'expressivité, la complexité computationnelle, la concision, l'équivalence entre différents modèles.
Nous intégrons notre étude dans un cadre mathématique rigoureux basé sur la logique formelle, et nous développons des procédures algorithmiques capables soit de prouver la correction d'un modèle, soit de construire un contre-exemple. Nous développons des procédures de décision pour résoudre des questions fondamentales liées aux modèles et aux logiques (satisfiabilité, réalisabilité, optimisation) et nous établissons des limites inférieures et supérieures de complexité (en temps et en espace).
Notre objectif est de proposer des techniques et des outils efficaces pour automatiser et optimiser la conception de systèmes (logiciels, circuits, etc.). Nous cherchons à établir la correction des systèmes par des approches de vérification, de diagnostic, d'apprentissage, de contrôle et de synthèse. De plus, nous développons des approches quantitatives permettant d'optimiser des critères de qualité (temps de réponse, consommation d'énergie, etc.).
Thomas Soullard
Paul Zeinaty
Full list of publications: https://hal.science/LMF-MCS
Better Synthesis for Quantitative Underspecified Systems
ANR
2023-2027
Méthodes d'Analyse pour la Vérification de propriétés Quantitatives
ANR
2021 - 2025
Non-Aggregative Resource COmpositions
ANR
2022 - 2026
New Challenges for Recurrent Neural Networks and Grammatical Inference
CampusFrance & DAAD
Since 2020
Indo-French Research Lab
Since 2017
Argentino-French Research Lab
Since 2019