概率过程测试的新理论：概率可能与必须测试

在理论计算机科学的背景下，本研究论文深入探讨了概率扩展的非概率过程的测试公理化问题。论文的核心内容围绕着概率过程检验的理论，特别是针对一种简化版的概率过程演算CSP（Communicating Sequential Processes）。作者邓宇昕、Rob van Glabbeek、Matthew Hennessy、Carroll Morgan和Chenyi Zhang合作，旨在发展一套全新的测试框架，包括概率可能测试和概率必须测试。 传统的概率过程检验在标准设置中依赖于一些标准测试公理，但在考虑概率因素时，这些公理的有效性受到了挑战。研究发现，概率测试在区分能力上远超标准测试，尤其是在非概率CSP过程中。为了克服这一限制，研究人员引入了概率扩展的概念，并通过模拟不等式推导出了一套有效的概率可能测试方法。这种方法不仅为非概率过程提供了全面的公理化处理，而且还展示了概率过程在处理不确定性和结构操作语义中的重要作用。 操作语义学，尤其是进程演算中的CCS，因其强大的推理能力和组合代数特性而在计算机科学中占据显著地位。CSP也不例外，其语义理论依赖于操作语义，如互模拟等价，这使得论证进程等价变得更加直观且强大。然而，将这些原理应用到概率环境中的复杂性促使了本文作者们对现有理论的革新。 本文的研究成果对于理解概率过程的测试和验证具有重要意义，不仅扩展了现有的理论基础，还为设计更精确的程序行为分析和验证工具提供了新的可能性。此外，论文还受到澳大利亚研究委员会（ARC）的资助和皇家学会/Leverhulme Trust高级研究奖学金的支持，体现出国际学术界对此领域的持续关注和投入。 这篇论文是一篇深度探讨概率过程检验与理论测试模拟相结合的重要文献，它在理论计算机科学领域内为概率模型和非概率过程的测试理论开辟了新的研究路径。