D 2025

Refuting Equivalence in Probabilistic Programs with Conditioning

CHATTERJEE, Krishnendu; Ehsan GOHARSHADY; Petr NOVOTNÝ a Djordje ZIKELIC

Základní údaje

Originální název

Refuting Equivalence in Probabilistic Programs with Conditioning

Autoři

CHATTERJEE, Krishnendu; Ehsan GOHARSHADY; Petr NOVOTNÝ a Djordje ZIKELIC

Vydání

Cham, Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems - 31st International Conference, TACAS 2025, od s. 279-300, 22 s. 2025

Nakladatel

Springer

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10200 1.2 Computer and information sciences

Stát vydavatele

Švýcarsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

elektronická verze "online"

Impakt faktor

Impact factor: 0.402 v roce 2005

Označené pro přenos do RIV

Ano

Kód RIV

RIV/00216224:14330/25:00144669

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-3-031-90652-7

ISSN

EID Scopus

Klíčová slova anglicky

probabilistic programs; program analysis; martingales; program similarity

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 2. 4. 2026 13:55, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.

Anotace

V originále

We consider the problem of refuting equivalence of probabilistic programs, i.e., the problem of proving that two probabilistic programs induce different output distributions. We study this problem in the context of programs with conditioning (i.e., with observe and score statements), where the output distribution is conditioned by the event that all the observe statements along a run evaluate to true, and where the probability densities of different runs may be updated via the score statements. Building on a recent work on programs without conditioning, we present a new equivalence refutation method for programs with conditioning. Our method is based on weighted restarting, a novel transformation of probabilistic programs with conditioning to the output equivalent probabilistic programs without conditioning that we introduce in this work. Our method is the first to be both a) fully automated, and b) providing provably correct answers. We demonstrate the applicability of our method on a set of programs from the probabilistic inference literature.

Návaznosti

GA23-06963S, projekt VaV
Název: VESCAA: Verifikovatelná a efektivní syntéza kontrolerů pro autonomní agenty
Investor: Grantová agentura ČR, VESCAA: Verifikovatelná a efektivní syntéza kontrolerů pro autonomní agenty