分布式内存集互模拟约简：一种消息传递算法

"这篇学术论文主要探讨了在理论计算机科学领域，如何解决因状态空间过大导致的模型检测问题。文章作者提出了一种基于消息传递通信的分布式内存集互模拟约简算法，旨在扩展可处理的状态空间，使得在大型SMP（Symmetric Multi-Processing）机器和工作站集群上能够有效操作和减少这些空间。该算法专注于枚举方法中的模型检查，特别是针对µCRL工具集和CADP工具集的应用场景。" 文章中指出，模型检测是一个需要大量计算资源的任务，因此分布式模型检查工具的开发显得尤为重要。现有的分布式模型检查工具大致分为象征性、非形式化和列举性三类。论文主要关注列举性方法，其中涉及的状态空间生成已能成功实现分布式处理，但状态空间的约简仍然是个挑战，尤其是在生成的状态空间过于庞大，无法在单台机器上完成时。 为此，作者设计并实现了一种新的分布式算法，该算法以强互模拟等价为基础进行状态空间的约简。他们证明了该算法的正确性和终止性，并对其在最坏情况下的时间复杂性和消息复杂性进行了分析。此外，他们还提供了原型实现的性能数据，表明算法的效率与工作进程的数量成比例。 相关工作方面，文献中提到了先前对于双相似性减少和检查的顺序算法的研究，如[12]、[16]和[7]，同时指出了双相似性检验问题的复杂性，意味着并行化处理存在难度。尽管如此，[18]和[17]中仍然尝试了对Kanellakis-Style逻辑关系的并行化方法。 总结来说，这篇论文贡献了一种创新的分布式算法，解决了在大规模状态空间下的模型检查难题，通过消息传递通信机制实现了高效的互模拟约简，为分布式模型检查工具的发展提供了新的思路和技术支持。这一方法不仅理论上具有重要意义，而且在实践中也显示出了良好的性能表现，为处理复杂计算任务提供了有力的工具。