Generic decision procedures for axiomatic first-order theories

Les solveurs SMT sont des outils dédiés à la vérification d'un ensemble de formules mathématiques, en général sans quantificateurs, utilisant un certain nombre de théories prédéfinies, telles que la congruence, l'arithmétique linéaire sur les entiers, les rationnels ou les réels, les tableaux de bits ou les tableaux. Ajouter une nouvelle théorie à un solveur SMT nécessite en général une connaissance assez profonde du fonctionnement interne du solveur, et, de ce fait, ne peut en général être exécutée que par ses développeurs. Pour de nombreuses théories, il est également possible de fournir une axiomatisation finie en logique du premier ordre. Toutefois, si les solveurs SMT sont généralement complets et efficaces sur des problèmes sans quantificateurs, ils deviennent imprévisibles en logique du premier ordre. Par conséquent, cette approche ne peut pas être utilisée pour fournir une procédure de décision pour ces théories. Dans cette thèse, nous proposons un cadre d'application permettant de résoudre ce problème en utilisant des déclencheurs. Les déclencheurs sont des annotations permettant de spécifier la forme des termes avec lesquels un quantificateur doit être instancié pour obtenir des instances utiles pour la preuve. Ces annotations sont utilisées par la majorité des solveurs SMT supportant les quantificateurs et font partie du format SMT-LIB v2. Dans notre cadre d'application, l'utilisateur fournit une axiomatisation en logique du premier ordre de sa théorie, ainsi qu'une démonstration de sa correction, de sa complétude et de sa terminaison, et obtient en retour un solveur correct, complet et qui termine pour sa théorie. Dans cette thèse, nous décrivons comment un solveur SMT peut être étendu à notre cadre nous basant sur l'algorithme DPLL modulo théories, utilisé traditionnellement pour modéliser ls solveurs SMT. Nous prouvons également que notre extension a bien les propriétés attendues. L'effort à fournir pour implémenter cette extension dans un solveur SMT existant ne doit être effectué qu'une fois et le mécanisme peut ensuite être utilisé sur de multiples théories axiomatisées. De plus, nous pensons que, en général, cette implémentation n'est pas plus compliquée que l'ajout d'une unique théorie au solveur. Nous avons fait ce travail pour le solveur SMT Alt-Ergo, nous en présentons certains détails dans la thèse. Pour valider l'utilisabilité de notre cadre d'application, nous avons prouvé la complétude et la terminaison de plusieurs axiomatizations, dont une pour les listes impératives doublement chaînée, une pour les ensembles applicatifs et une pour les vecteurs de Ada. Nous avons ensuite utilisé notre implémentation dans Alt-Ergo pour discuter de l’efficacité de notre système dans différents cas.SMT solvers are efficient tools to decide the satisfiability of ground formulas, including a number of built-in theories such as congruence, linear arithmetic, arrays, and bit-vectors. Adding a theory to that list requires delving into the implementation details of a given SMT solver, and is done mainly by the developers of the solver itself. For many useful theories, one can alternatively provide a first-order axiomatization. However, in the presence of quantifiers, SMT solvers are incomplete and exhibit unpredictable behavior. Consequently, this approach can not provide us with a complete and terminating treatment of the theory of interest. In this thesis, we propose a framework to solve this problem, based on the notion of instantiation patterns, also known as triggers. Triggers are annotations that suggest instances which are more likely to be useful in proof search. They are implemented in all SMT solvers that handle first-order logic and are included in the SMT-LIB format. In our framework, the user provides a theory axiomatization with triggers, along with a proof of completeness and termination properties of this axiomatization, and obtains a sound, complete, and terminating solver for her theory in return. We describe and prove a corresponding extension of the traditional Abstract DPLL Modulo Theory framework. Implementing this mechanism in a given SMT solver requires a one-time development effort. We believe that this effort is not greater than that of adding a single decision procedure to the same SMT solver. We have implemented the proposed extension in the Alt-Ergo prover and we discuss some implementation details in the thesis. To show that our framework can handle complex theories, we prove completeness and termination of three axiomatization, one for doubly-linked lists, one for applicative sets, and one for Ada's vectors. Our tests show that, when the theory is heavily used, our approach results in a better performance of the solver on goals that stem from the verification of programs manipulating these data-structures