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ajout de l'état de l'art PRBG chaotique
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1 %\JFC{Voir section~\ref{sec:spin:proof}}
2
3 Cette section donne les preuves des deux théorèmes de correction et complétude 
4 du chapitre~\ref{chap:promela}.
5
6
7 \begin{lemma}[Stratégie équivalente]\label{lemma:strategy}
8   Soit $\phi$  un système dynamique discret de stratégie  $(S^t)^{t \in  \Nats}$ 
9   et $\psi$  sa traduction en PROMELA. 
10   Il existe une exécution de $\psi$ sous hypothèse d'équité faible telle 
11   le scheduler met à jour les  éléments of $S^t$
12   donnés par \verb+update_elems+ à l'itération $t$.
13 \end{lemma}
14 \begin{proof}
15   La preuve est directe pour $t=0$.
16   Supposons qu'elle est établie jusqu'en $t$ valant un certain $t_0$. 
17   On considère des stratégies pseudo-périodiques.
18   Grâce à l'hypothèse d'équité faible, \verb+update_elems+ modifie 
19   les éléments de $S^t$ à l'itération $t$.
20 \end{proof}
21
22 Dans ce qui suit, soit     $Xd^t_{ji}$     la valeur de 
23 \verb+Xd[+$j$\verb+].v[+$i$\verb+]+  après le   $t^{\text{ème}}$ appel 
24 à la fonction 
25 \verb+fetch_values+. 
26 De plus, soit $Y^k_{ij}$  l'élément à l'indice $k$ 
27 dans le canal  \verb+channels[i].sent[j]+ de taille  $m$,  $m  \le
28 \delta_0$; $Y^0_{ij}$ et $Y^{m-1}_{ij}$ sont  respectivement la tête et la queue
29 du canal.  
30 De plus, soit $(M_{ij}^t)^{t \in  \{1, 1.5, 2, 2.5,\ldots\}}$ une séquence telle que 
31 $M_{ij}^t$ est une fonction partielle qui associe à chaque
32 $k$, $0 \le k \le  m-1$, le tuple $(Y^k_{ij},a^k_{ij},c^k_{ij})$ en entrant
33 dans la fonction \verb+update_elems+ à l'itération $t$ où
34 % \begin{itemize}
35 % \item
36  $Y^k_{ij}$ est la valeur du canal \verb+channels[i].sent[j]+
37   à l'indice $k$,
38 %\item 
39 $a^k_{ij}$ est la  date (antérieure à $t$) mémorisant quand $Y^k_{ij}$ est ajouté et 
40 %\item 
41 $c^k_{ij}$ est le premier temps où cette valeur est accessible à $j$. 
42 La valeur est supprimée du canal $i\rightarrow j$ à la date $c^k_{ij}+1$.
43 %\end{itemize}
44 $M_{ij}^t$ a la signature suivante:
45 \begin{equation*}
46 \begin{array}{rrcl}
47 M_{ij}^t: & 
48 \{0,\ldots, \textit{max}-1\} &\rightarrow & E_i\times \Nats \times \Nats \\
49 & k  \in \{0,\ldots, m-1\} & \mapsto & M_{ij}(k)= (Y^k_{ij},a^k_{ij},c^k_{ij}).
50 \end{array}  
51 \end{equation*}
52
53 Intuitivement,  $M_{ij}^t$  est la mémoire du canal
54 \verb+channels[i].sent[j]+ à l'itération $t$. 
55 On note que le domaine de chaque $M_{ij}^1$ est $\{0\}$ et
56 $M_{ij}^1(0)=(\verb+Xp[i]+,0,0)$:    en effet le processus 
57 \verb+init+  initialise \verb+channels[i].sent[j]+ avec \verb+Xp[i]+.
58
59 Montrons comment l'indéterminisme des deux fonctions 
60 \verb+fetch_values+ et  \verb+diffuse_values+  
61 permet de modéliser l'équation  \Equ{eq:async}.
62 La  fonction   $M_{ij}^{t+1}$  est  obtenue à l'aide de mises à jour successives
63 de  $M_{ij}^{t}$  au travers des deux   fonctions   \verb+fetch_values+  and
64 \verb+diffuse_values+.   Par abus,   soit  $M_{ij}^{t+1/2}$  
65 la valeur de  $M_{ij}^{t}$ après la première fonction pendant l'itération
66  $t$.
67
68 Dans ce qui suit, on  considère les éléments  $i$ et  $j$
69 dans  $[  \mathsf{N}  ]$. 
70 A l'itération   $t$,  $t   \geq  1$,   soit
71 $(Y^0_{ij},a^0_{ij},c^0_{ij})$ la valeur de  $M_{ij}^t(0)$ en entrant 
72 dans la fonction 
73 \verb+fetch_values+.   
74 Si  $t$  est égal à  $c^0_{ij}+1$ alors on exécute 
75 l'instruction qui affecte $Y^0_{ij}$   (\textit{i.e.}, la valeur de tête du 
76 \verb+channels[i].sent[j]+) à  $Xd_{ji}^t$.  Dans ce cas,  la  fonction
77 $M_{ij}^t$ est mise à jour comme suit: $M_{ij}^{t+1/2}(k) = M_{ij}^{t}(k+1)$ pour chaque  $k$, $0 \le k \le m-2$ et $m-1$ est supprimée du domaine de $M_{ij}^{t+1/2}$.
78 Sinon, (\textit{i.e.}, lorsque  $t < c^0_{ij}+1$ ou lorsque le domaine de $M_{ij}$
79 est vide)  l'instruction  \verb+skip+  est exécutée et   $M_{ij}^{t+1/2}  =
80 M_{ij}^{t}$.
81
82 Dans la fonction \verb+diffuse_values+, 
83 s'il existe un $\tau$, $\tau\ge t$
84 tel que \mbox{$D^{\tau}_{ji} = t$}, soit alors   $c_{ij}$ défini par $ \min\{l \mid
85 D^{l}_{ji} =  t \} $.  Dans ce cas, on exécute l'instruction qui 
86 ajoute la valeur  \verb+Xp[i]+   dans la queue du canal
87 \verb+channels[i].sent[j]+.    Alors,
88 $M_{ij}^{t+1}$ est défini en étendant $M_{ij}^{t+1/2}$  à $m$ de sorte que 
89 $M_{ij}^{t+1}(m)$ est $(\verb+Xp[i]+,t,c_{ij})$.  
90 Sinon, (\textit{i.e.}, lorsque $\forall l
91 \, .  \, l \ge t  \Rightarrow D^{l}_{ji} \neq t$ est établie) l'instruction
92 \verb+skip+
93 est  exécutée et $M_{ij}^{t+1} = M_{ij}^{t+1/2}$.
94
95
96 \begin{lemma}[Existence d'une exécution SPIN]\label{lemma:execution}
97   Pour chaque  séquence $(S^t)^{t  \in \Nats}$,\linebreak $(D^t)^{t \in \Nats}$, 
98   pour chaque fonction $F$,
99   il existe une exécution SPIN  telle que pour toute itération $t$, $t
100   \ge  1$, et pour chaque  $i$ et $j$ dans  $[ \mathsf{N} ]$  
101   on a la propriété suivante:
102    
103 \noindent Si le domaine de $M_{ij}^t$ n'est pas vide, alors
104 \begin{equation}
105   \left\{
106     \begin{array}{rcl}
107       M_{ij}^1(0) & = & \left(X_i^{D_{ji}^{0}}, 0,0 \right) \\
108       \textrm{si $t \geq 2$ alors }M_{ij}^t(0) & = &
109       \left(X_i^{D_{ji}^{c}},D_{ji}^{c},c \right) \textrm{, }
110       c = \min\{l | D_{ji}^l > D_{ji}^{t-2} \}
111     \end{array}
112   \right.
113   \label{eq:Mij0}
114 \end{equation}
115 \noindent De plus, on a :
116 \begin{equation}
117   \forall t'\, .\,   1 \le t' \le t  \Rightarrow   Xd^{t'}_{ji} = X^{D^{t'-1}_{ji}}_i
118   \label{eq:correct_retrieve}
119 \end{equation}
120 \noindent Enfin, pour chaque $k\in S^t$, la valeur de 
121 la variable  \verb+Xp[k]+  en sortant du processus 
122 \verb+update_elems+  est  égale à
123 $X_k^{t}$          \textit{i.e.},          $F_{k}\left(         X_1^{D_{k\,1}^{t-1}},\ldots,
124   X_{\mathsf{N}}^{D_{k\,{\mathsf{N}}}^{t-1}}\right)$ à la fin de la  $t^{\text{ème}}$ itération.
125 \end{lemma}
126 \begin{proof}
127 La preuve est faite par induction sur le nombre d'itérations.
128
129 \paragraph{Situation initiale:}
130 Pour le premier item, par définition de $M_{ij}^t$, on a $M_{ij}^1(0) = \left(
131   \verb+Xp[i]+, 0,0 \right)$ qui est égal à  $\left(X_i^{D_{ji}^{0}},
132   0,0 \right)$.
133 Ensuite, le premier appel à la  fonction \verb+fetch_value+ 
134 soit affecte la tête de \verb+channels[i].sent[j]+
135 à   \verb+Xd[j].v[i]+ soit ne modifie par 
136 \verb+Xd[j].v[i]+. 
137 Grâce au processus \verb+init+ process, 
138 les deux cas sont égaux à 
139 \verb+Xp[i]+,  \textit{i.e.}, $X_i^0$.  L'équation (\ref{eq:correct_retrieve})  est ainsi établie.
140
141 Pour le dernier item, soit $k$, $0  \le  k \le  \mathsf{N}-1$. 
142 A la fin de la première exécution du processus \verb+update_elems+,
143 la valeur   de
144 \verb+Xp[k]+       est       $F(\verb+Xd[+k\verb+].v[0]+,       \ldots,
145 \verb+Xd[+k\verb+].v[+\mathsf{N}-1\verb+]+)$.  
146 Ainsi par définition de  $Xd$, ceci est égal à 
147 $F(Xd^1_{k\,0}, \ldots,Xd^1_{k\,\mathsf{N}-1})$.  Grâce à l'équation \Equ{eq:correct_retrieve},
148 on peut conclure la preuve.
149
150
151
152 \paragraph{Induction:}
153 Supposons maintenant que le lemme~\ref{lemma:execution} est établi jusqu'à 
154 l'itération $l$.
155
156 Tout d'abord, si le domaine  de définition  de la   fonction $M_{ij}^l$  
157 n'est pas vide, par hypothèse d'induction $M_{ij}^{l}(0)$  est
158 $\left(X_i^{D_{ji}^{c}}, D_{ji}^{c},c
159 \right)$ où $c$ est $\min\{k | D_{ji}^k > D_{ji}^{l-2} \}$.
160
161 A l'itération $l$, si  $l < c + 1$ alors l'instruction 
162  \verb+skip+ est exécutée dans la fonction \verb+fetch_values+. 
163  Ainsi,   $M_{ij}^{l+1}(0)$  est égal à
164 $M_{ij}^{l}(0)$.  Puisque $c > l-1$, alors $D_{ji}^c > D_{ji}^{l-1}$ et donc, $c$
165 est $\min\{k  | D_{ji}^k  > D_{ji}^{l-1} \}$.
166 Cela implique que 
167 $D_{ji}^c > D_{ji}^{l-2}$ et $c=\min\{k | D_{ji}^k > D_{ji}^{l-2} \}$.
168
169 On considère maintenant qu'à l'itération $l$, celui-ci vaut $c + 1$. 
170 Dit autrement, $M_{ij}$ est modifié en fonction du domaine $\dom(M^l_{ij})$ de
171  $M^l_{ij}$:
172 \begin{itemize}
173 \item  si $\dom(M_{ij}^{l})=\{0\}$  et $\forall  k\,  . \,  k\ge l  \Rightarrow
174   D^{k}_{ji} \neq l$ sont vraies, alors  $\dom(M_{ij}^{l+1})$ est vide et le premier
175   item du lemme est vérifié;
176 \item si $\dom(M_{ij}^{l})=\{0\}$ et $\exists  k\, . \, k\ge l \land D^{k}_{ji}
177   = l$  sont vraies, alors $M_{ij}^{l+1}(0)$  vaut  $(\verb+Xp[i]+,l,c_{ij})$ qui est ajouté 
178   dans  la fonction \verb+diffuse_values+ de sorte que   $c_{ij}  =
179   \min\{k  \mid  D^{k}_{ji}  = l  \}  $.   
180   Prouvons qu'on peut exprimer 
181   $M_{ij}^{l+1}(0)$  comme  $\left(X_i^{D_{ji}^{c'}},D_{ji}^{c'},c' \right)$  où
182   $c'$ vaut  $\min\{k |  D_{ji}^k > D_{ji}^{l-1}  \}$.  
183   Tout d'abord, il n'est pas difficile de prouver que 
184   $D_{ji}^{c_{ij}}= l \geq  D_{ji}^{l} > D_{ji}^{l-1}$  et que 
185   $c_{ij}  \geq   c'$.   
186   Ensuite, comme   $\dom(M_{ij}^{l})=\{0\}$,  alors, entre les 
187   itérations $D_{ji}^{c}+1$ et $l-1$, la fonction  \texttt{diffuse\_values} n'a pas mis à jour
188    $M_{ij}$. On a ainsi la propriété
189 $$
190 \forall t,k  \, .\, D_{ji}^c <  t < l \land  k \geq t  \Rightarrow D_{ji}^k \neq
191 t.$$
192
193 En particulier, on a   $D_{ji}^{c'} \not  \in \{D_{ji}^{c}+1,\ldots,l-1\}$.  
194 On peut donc appliquer le troisième item de l'hypothèse d'induction pour déduire
195 $\verb+Xp[i]+=X_i^{D_{ji}^{c'}}$ et on peut conclure.
196
197 \item  Si   $\{0,1\}  \subseteq  \dom(M_{ij}^{l})$, alors  $M_{ij}^{l+1}(0)$ vaut
198   $M_{ij}^{l}(1)$.   Soit  $M_{ij}^{l}(1)=  \left(\verb+Xp[i]+, a_{ij}  ,  c_{ij}
199   \right)$.   Par construction,  $a_{ij}$  vaut $\min\{t'  |  t' >  D_{ji}^c  \land
200   (\exists k \, .\, k \geq t' \land D_{ji}^k = t')\}$  et  $c_{ij}$ est $\min\{k |
201   D_{ji}^k = a_{ij}\}$.  Montrons que   $c_{ij}$ est égal à  $\min\{k | D_{ji}^k >
202   D_{ji}^{l-1} \}$, noté plus tard $c'$.  On a tout d'abord $D_{ji}^{c_{ij}} =
203   a_{ij} >  D_{ji}^c$. Puisque $c$  par définition est supérieur ou égal à  $l-1$,
204   alors $D_{ji}^{c_{ij}}>  D_{ji}^{l-1}$ et donc $c_{ij} \geq  c'$.  Ensuite, puisque
205   $c=l-1$, $c'$ vaut  $\min\{k |  D_{ji}^k > D_{ji}^{c} \}$  et donc $a_{ij}
206   \leq  D_{ji}^{c'}$. Ainsi,  $c_{ij} \leq  c'$  et on peut conclure comme dans la partie précédente.
207 \end{itemize}
208
209
210 Le cas où le domaine $\dom(M^l_{ij})$ est vide mais où la formule  $\exists k
211 \, .\, k \geq  l \land D_{ji}^k = l$ est vraie est équivalent au second
212 cas ci-dessus et n'est pas présenté.
213
214
215 Concentrons nous sur la formule~(\ref{eq:correct_retrieve}).  A l'itération 
216 $l+1$, soit $c'$ défini par  $c'=\min\{k | D_{ji}^k > D_{ji}^{l-1} \}$.  Deux cas peuvent 
217 apparaître selon que $D_{ji}^{l}$ et  $D_{ji}^{l-1}$ sont égaux ou non.
218 \begin{itemize}
219 \item Si  $D_{ji}^{l} = D_{ji}^{l-1}$, puisque $D_{ji}^{c'}  > D_{ji}^{l-1}$, alors
220   $D_{ji}^{c'} > D_{ji}^{l}$ et donc $c'$  est différent de  $l$. L'exécution de SPIN
221   ne modifie pas $Xd_{ji}^{l+1}$.  On a ainsi  $Xd_{ji}^{l+1}  =   Xd_{ji}^{l}   =  X_i^{D_{ji}^{l-1}}   =
222   X_i^{D_{ji}^{l}}$.
223 \item Sinon, $D_{ji}^{l}$ et plus grand que $D_{ji}^{l-1}$ et $c$ est donc égal à $l$.
224   Selon l'équation \Equ{eq:Mij0},    on a 
225   $M_{ij}^{l+1}(0)=(X_i^{D_{ji}^{l}},D_{ji}^{l},l)$.  Ainsi l'exécution SPIN 
226   affecte  $X_i^{D_{ji}^{l}}$ à $Xd_{ji}^{l+1}$,  ce qui termine la preuve 
227 (\ref{eq:correct_retrieve}).
228 \end{itemize}
229
230 Il reste à prouver la partie inductive de la troisième partie du lemme.
231 Soit $k$, $k
232 \in S^{l+1}$. % and $\verb+k'+ = k-1$.
233 A l'issue de la première exécution 
234 du processus \verb+update_elems+, on a 
235 $\verb+Xp[+k\verb+]+=                                   F(\verb+Xd[+k\verb+][0]+,
236 \ldots,\verb+Xd[+k\verb+][+n\verb+-1]+)+$.  
237 Par définition $Xd=F(Xd^{l+1}_{k\,0},      \ldots,Xd^{l+1}_{k\,n-1})$.      
238 Grâce à~\Equ{eq:correct_retrieve} déjà prouvée, on peut conclure la preuve.
239 \end{proof}
240
241
242 \begin{lemma}
243   Borner la taille du canal à $\textit{max} = \delta_0$ est suffisant 
244   lorsqu'on simule un système dynamique dont les délais sont bornés par  
245   $\delta_0$.
246 \end{lemma}
247
248 \begin{proof}
249   Pour chaque $i$ et $j$, à chaque itération $t+1$, comme les délais sont bornés par 
250   $\delta_0$,  l'élément $i$  doit connaître au plus $\delta_0$ 
251   valeurs qui sont
252   $X_j^{t}$, \ldots, $X_j^{t-\delta_0+1}$. Elles peuvent être mémorisées dans n'importe quel canal
253   de taille $\delta_0$.
254 \end{proof}
255
256
257 \promelasound*
258 \begin{proof}
259 %   For  the  case  where  the  strategy  is  finite,  one  notice  that  property
260 %   verification  is achieved  under  weak fairness  property.  Instructions  that
261 %   write or read into \verb+channels[j].sent[i]+ are continuously enabled leading
262 %   to  convenient  available  dates  $D_{ji}$.   It is  then  easy  to  construct
263 %   corresponding iterations of the DDN that are convergent.
264 % \ANNOT{quel sens donnes-tu a \emph{convenient} ici ?}
265   Montrons la contraposée du théorème.
266   Le lemme  précédent a montré que pour chaque séquence d'itérations du système dynamique discret,
267   Il existe une exécution du modèle PROMELA qui la simule.
268   Si des itérations du système dynamique discret sont divergentes, leur exécution vont empêcher 
269   le modèle PROMELA de se stabiliser,  \textit{i.e.} 
270   ce dernier ne vérifiera pas la propriété LTL (\ref{eq:ltl:conv}).
271 \end{proof}
272
273
274 % \begin{Corol}[Soundness wrt universall convergence property]\label{Theo:sound}
275 % Let $\phi$ be a DDN model where strategy, $X^(0)$ 
276 % are only constrained to be pseudo-periodic and
277 % in $E$ respectively.
278 % Let $\psi$ be its translation.
279 % If all the executions of $\psi$ converge, 
280 % then  iterations of $\phi$ are universally convergent.
281 % \end{Corol}
282
283
284 \promelacomplete*
285
286 \begin{proof}
287   Pour chaque  modèle  $\psi$ 
288   qui ne vérifie pas la propriété  LTL  (\ref{eq:ltl:conv}), 
289   il est immédiat de construire les itérations correspondantes du
290   système dynamique, dont la stratégie est pseudo-périodique en raison 
291   de la propriété d'équité faible..
292
293 %   i.e. iterations that  are divergent.   Executions are
294 %   performed under weak  fairness property; we then detail  what are continuously
295 %   enabled:
296 % \begin{itemize}
297 % \item if the strategy is not  defined as periodic, elements $0$, \ldots, $\mathsf{N}$ are
298 %   infinitely often updated leading to pseudo-periodic strategy;
299 % \item  instructions  that  write  or read  into  \verb+channels[j].sent[i]+  are
300 %   continuously enabled leading to convenient available dates $D_{ji}$.
301 % \end{itemize}
302 % The simulated DDN does not stabilize and its iterations are divergent.
303  \end{proof}
304