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第九章 交互
根据状态的初始值和终止值,我们已经描述了计算。一个状态变量的声明如下:
var x: T· S = ∃x, x′: T· S
它说的是一个状态变量有两个数学变量,一个是初始值,一个是终止值。在这个
声明的作用域内,x和x'是在规格S中可用的。当这是一个依赖性的组合时,有
中间的变量值,但是这种中间值对于依赖性的组合的定义是本地化的。
P. Q = ∃x′′, y′′, ...· 〈x′, y′, ...→P〉 x′′ y′′ ... ∧ 〈x, y, ...→Q〉 x′′ y′′ ...
考虑 (P. Q) || R 。 在独立的组合中,在P和Q之间的中间值是隐藏的,
对于 R是不可见的,所以它们不能够用于进程的交互。
一个变量仅是初始值和终止值是可见的,叫做一个边界变量,一个变量的
所有的值都是可见的,叫做交互变量。所以,我们的变量都是边界的变量。
现在我们引入了交互变量,它的中间值对并行进程是可见的。这些变量用于
描述和推理人和计算机之间的交互,还有一个计算过程中的进程之间的交互。
9.0 交互的变量
令记号 ivar x: T· S 声明x为一个类型为T,作用域为S的交互变量。
它的定义如下:
ivar x: T· S = ∃x: time→T· S
时间是域的时间,或者是扩展的整数或者是扩展的实数。一个交互的变量
是一个时间的函数。变量x的值在时间t处是x t。
假定a和b是边界变量,x和y是交互变量,t是时间。对于独立的组合,我们
分区了所有的状态变量,边界变量和交互变量。假定 a 和 x 属于P,b和y
属于Q。
P||Q = ∃tP, tQ· 〈t′→P〉 tP ∧ (∀t′′· tP≤t′′≤t′ ⇒ xt′′=x(tP))
∧ 〈t′→Q〉 tQ ∧ (∀t′′· tQ≤t′′≤t′ ⇒ yt′′=y(tQ))
∧ t′ = max tP tQ
新的部分说,当短的进程被完成了,它的交互变量保留不变,直到长的进程完成了。
在如同之前的图,使用相同的进程和变量,赋值语句 x:= a+b+x+y 在进程P中,变量x
赋值为四个变量的和。因为a和x是进程P的变量,它们的值由进程P赋值最新的值,如果
没有进程P给这些变量赋值,这些变量保持初始值。因为b是进程Q的边界变量,它的值
在进程P中可以看到它的初始值,无论Q是否给它赋值。因为y是进程Q中一个交互变量,
它的值在进程P中可以看到,是由进程Q赋值的最新的值,或者是Q没有赋值的初始值,
或者是不知道。因为x是一个交互变量,它的新值在所有的并行的进程中可以看到。
表达式a+b+x+y 是一个有混淆的记号,因为a和b是数值,x和y 是从时间到数值的函数,
数值实际上被赋值为 a+b+xt+yt,但是当上下文清楚时,我们忽略了实际参数t。
我们将相似的写着x' 意味着 xt' ,x''意味着xt''。
ok的定义说边界变量和时间没有改变。所以之前的两个图中,在进程P中,
ok = a′=a ∧ t′=t
当含义是xt'=xt ,因为t'=t, 我们不需要说 x'=x。我们没有提及b和y ,
因为它们不是进程P的变量。
对交互变量的赋值,不能被实例化,因为它是时间来区别它的值。
在一个进程中,当一个边界变量是a和b,交互变量是x和y,
x:= e = a′=a ∧ b′=b ∧ x′=e ∧ (∀t′′· t≤t′′≤t′ ⇒ y′′=y)
∧ t′ = t+(要求评估和存储 e的时间 )
在对x的赋值其间,交互式变量y保留不变。在赋值期间关于x的值没有说。
如果我们愿意的话,对一个边界变量的赋值可以实例化。如果我们选择了对
时间的计量,我们必须说在赋值期间,所有的交互式变量都保持了不变。
依赖性的组合隐藏了边界变量和时间变量的中间值,只有交互式变量的中间
值是可见的。在边界变量a和b,交互式变量x和y,时间t, 我们定义
P. Q = ∃a′′, b′′, t′′· 〈a′, b′, t′→P〉 a′′ b′′ t′′ ∧ 〈a, b, t→Q〉 a′′ b′′ t′′
规格定律和推导定律的绝大部分,保留了交互式变量的可加性,但是很可惜的是,
替换定律不再是有效的。
如果P和Q是并行的,它们有不同的变量。再假定边界变量a和交互式变量x是进程P
的变量,边界变量b和交互式变量y是Q进程的变量。在规格P中,输入是a,b,xt,yt'',
条件是 t<=t''<t'。在规格P中,输出是a' 和 xt'' ,规格P是可实现的,条件如下:
∀a, b, X, y, t· ∃a′, x, t′· P ∧ t≤t′ ∧ ∀t′′· t<t′′≤t′ ∨ x t′′=X t′′
正如之前的,P必须被满足,没有非减时间,新的部分说,P必须不包括t到t'之间外的
交互式变量。我们不需要知道一个进程的规格的上下文,来检查它的可实现性;变量
b 和 y 仅出现在通用量词之外。
练习448号是一个例子,它有相同的变量,a,b,x,y,t。假定时间是一个扩展的整数,每
一次赋值花费时间 为1.
(x:= 2. x:= x+y. x:= x+y) || (y:= 3. y:= x+y) x是左边进程的变量,y是右边进程的变量
a在左边进程,b是右边进程
= (a′=a ∧ xt′=2 ∧ t′=t+1. a′=a ∧ xt′= xt+yt ∧ t′=t+1. a′=a ∧ xt′= xt+yt ∧ t′=t+1)
|| (b′=b ∧ yt′=3 ∧ t′=t+1. b′=b ∧ yt′= xt+yt ∧ t′=t+1)
= (a′=a ∧ x(t+1)=2 ∧ x(t+2)= x(t+1)+y(t+1) ∧ x(t+3)= x(t+2)+y(t+2) ∧ t′=t+3)
|| (b′=b ∧ y(t+1)=3 ∧ y(t+2)= x(t+1)+y(t+1) ∧ t′=t+2)
= a′=a ∧ x(t+1)=2 ∧ x(t+2)= x(t+1)+y(t+1) ∧ x(t+3)= x(t+2)+y(t+2)
∧ b′=b ∧ y(t+1)=3 ∧ y(t+2)= x(t+1)+y(t+1) ∧ y(t+3)=y(t+2) ∧ t′=t+3
= a′=a ∧ x(t+1)=2 ∧ x(t+2)=5 ∧ x(t+3)=10
∧ b′=b ∧ y(t+1)=3 ∧ y(t+2)=y(t+3)=5 ∧ t′=t+3
因为我们每一个赋值花费时间为1,例子给出了锁步骤的同步的样子。
更加现实的是,不同的赋值花费不同的时间,可能规定了不确定性
的上界和下界。我们决定了时间策略,是确定性还是不确定性,是
离散的还是连续的,定义和理论保持不变。当然了,复杂的时间
导致了非常复杂的表达式,用来描述所有的可能的交互过程。如
果关于可能的行为,我们要知道仅仅是一部分事,而不是所有的事,
我们能用推导来代换方程,弱化了简化目的。编程有其它的方式:
我们开始于一个期望行为的规格,加强了编程的必要性。