SHF: Small: Reliable Data Processing by Dynamic Program Analysis

SHF:小型:通过动态程序分析进行可靠的数据处理

基本信息

  • 批准号:
    1320444
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 40万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2013
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2013-07-01 至 2018-06-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Computational Science involves computer modeling and simulation of natural phenomena, and the validity of scientific inquiry depends on the way computers are used to do numerical computation. Numeric errors pose a serious threat to output validity for modern scientific data processing. Raw inputs are acquired by physical instruments that have limited precision, leading to input errors. Parameters used in data processing may be provided by human scientists based on their experience, leading to uncertainty. Data may not be represented exactly due to the limited precision of the machine used. Once these errors creep into a computation, they may get propagated and magnified by the sequence of operations conducted, producing unreliable output. Such instability problems may ultimately have substantial impact on scientific research and even the economy. This project aims to develop dynamic program analysis tools to address instability problems caused by errors. These tools will automatically analyze the data processing programs provided by the users and transform them to allow online representation of and reasoning about errors. The user runs the transformed programs on the original input data as usual, with the option of providing additional input/coefficient error ranges. The execution will produce regular output as before, together with an indication of whether the output is stable in the presence of errors, including input errors, uncertain coefficients, and internal representation errors. If the execution is determined to be unstable, the technique will automatically report the possible consequences induced by the errors. Another option is to automatically switch to executing a high-precision version of the program, which is also generated by the project's tool set.
计算科学涉及自然现象的计算机建模和模拟,科学探究的有效性取决于计算机用于数值计算的方式。 数字错误对现代科学数据处理的输出有效性构成严重威胁。原始输入是通过精度有限的物理仪器获取的,从而导致输入错误。数据处理中使用的参数可能是由人类科学家根据他们的经验提供的,从而导致不确定性。由于所用机器的精度有限,数据可能无法准确表示。一旦这些错误渗透到计算中,它们可能会通过执行的操作序列传播和放大,从而产生不可靠的输出。这种不稳定问题最终可能会对科学研究甚至经济产生实质性影响。该项目旨在开发动态程序分析工具来解决错误引起的不稳定问题。这些工具将自动分析用户提供的数据处理程序并将其转换为允许在线表示和推理错误。用户照常在原始输入数据上运行转换后的程序,并可以选择提供额外的输入/系数误差范围。执行将像以前一样产生常规输出,以及在存在错误(包括输入错误、不确定系数和内部表示错误)的情况下输出是否稳定的指示。如果确定执行不稳定,该技术将自动报告由错误引起的可能后果。另一种选择是自动切换到执行程序的高精度版本,该程序也是由项目的工具集生成的。

项目成果

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知道了