on - chalmersgersch/slides-talks/slides-hscc-01.pdf · spdi do es not imply decidabilit y fo r the...
TRANSCRIPT
![Page 1: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/1.jpg)
On the Decidability of theReachability Problemfor Planar Di�erential Inclusions
E. Asarin G. Schneider S. YovineVERIMAG, France
![Page 2: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/2.jpg)
Overview of the presentation� Introduction� Simple Planar Di�erential Inclusion System(SPDI){ Reachability Problem� Di�culties� Our solution
{ Reachability Algorithm (Example)� Conclusions
![Page 3: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/3.jpg)
Introduction� Reachability for Hybrid Systems{ Undecidable in most cases{ Approximation methods� Polyhedral approximations� Ellipsoidal approximations� Level-set approximations
{ Exact decision methods for sub-classes� Finite bisimulation (TA, InitializedRectangular Automata, etc.)� Quanti�er elimination� \Geometric" methods (only on the plane)
![Page 4: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/4.jpg)
Introduction (Cont.)� \Geometric" methods - Ideas{ Based on: Topology + DynamicalSystems{ Require: Explicit solutions ofDi�erential Equations{ Take advantage of:� Topology of the plane� Explicit formula for Successors� Acceleration of cycles
![Page 5: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/5.jpg)
SPDI: Simple Planar Di�erential InclusionSystem� SPDI:{ A partition of the plane into convexpolygonal regions{ A constant di�erential inclusion for eachregion
_x 2 \ba if x 2 Ri
b \baa
x0Ri
xab
![Page 6: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/6.jpg)
SPDI: Simple Planar Di�erential InclusionSystem
Example: Swimmer trying to escape from awhirlpool
R3R7 R1R5
e3R4
R6
e4e5
e2 R2
e6 e7e8e1
R8
![Page 7: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/7.jpg)
Reachability ProblemGiven x;x0 2 R 2, is there a trajectory � andt � 0 such that �(0) = x and �(t) = x0?
e4
e5 e6
e3
e7
e2e1
e8
![Page 8: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/8.jpg)
Reachability Di�culties
In�nitely many trajectories (even locally)
R1e4e5R5
e1e8R7e6 e7R6
R4 e2
R8
R2R3e3
![Page 9: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/9.jpg)
Reachability Di�cultiesIn�nitely many qualitative behaviors:
�1 = e1e2 e9e10e11e12 e9 � � � e12 � � ��2 = e1e2 � � � e8e1 � � �
R1e4e5R5 R7e6 e7R6
R4 e2
R8
R2R3e3e9e10 e11 e12
e8e1
![Page 10: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/10.jpg)
Reachability Di�cultiesSelf-crossings:
�3 = e1 e2e9e10e11e1 e2e3 � � �
R1e4e5R5 R7e6 e7R6
R4 e2
R8
R2R3e3e9e10 e11 e12
e8e1
![Page 11: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/11.jpg)
Reachability (Solution)
Our approach:� Simpli�cation of trajectories� Enumeration of qualitative behavior oftrajectories� Analysis of each qualitative behavior(computing successors)
![Page 12: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/12.jpg)
Simpli�cation of Trajectories
Straightening:x0
Rix
ab
![Page 13: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/13.jpg)
Simpli�cation of Trajectories (Cont.)
Removing self-crossings:
b a
b a
e2e02
x0
xf x0y
y0e01x e1
e02e01
e1
xfe2
y0
x0x
![Page 14: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/14.jpg)
Qualitative Behavior(of Simpli�ed Trajectories)
� Classi�cation Theorem: Any edge signa-ture. � belongs to a typetype(�) = r1(s1)�r2(s2)� : : : rn(sn)�rn+1
� Example:
e10e11
e9e14
e2 e3e4
e8
e12 e13e15
e1 e5e6
e7
with � =e1e2e3 (e4e1e2e3)2e5e6 (e7 � � � e13e6)2 e14e15
![Page 15: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/15.jpg)
Qualitative Behavior(of Simpli�ed Trajectories)
� Properties:{ ri is a seq. of pairwise di�erent edges;{ si is a simple cycle;{ ri and rj are disjoint{ si and sj are di�erent� Prop. The set of type of signatures is �nite
![Page 16: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/16.jpg)
Preliminaries - for computing Successors
� A�ne function (AF):f(x) = ax+ b with a > 0� A�ne multi-valued function (AMVF):~F (x) = hf1(x); f2(x)i� Truncated a�ne multi-valued function(TAMVF): F (x) = ~F (x) \ hL;Ui
Lemma: AF, AMVF and TAMVF are closedunder composition.Lemma: Fixpoint equations F (I) = I can beexplicitely solved (without iterating)�.�Non trivial for TAMVF.
![Page 17: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/17.jpg)
Successors (by �)
� One step (� = e2e3)
������������������������������������������������������������������������������������������
������������������������������������������������������������������������������������������e4
e5 e6 e7
e2e10 e11e12
e1e8
e13e9e3I 0 x
I 0 = Succe1e2(x) = [fb(x); fa(x)] = F (x)� Several steps (� = e1e2e3e4e5)
����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������
����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������e4
e5 e6 e7
e2e10 e11e12
e1e8
e13e9e3
![Page 18: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/18.jpg)
Successors (by �)
� One cycle (� = s = e1e2 � � � e8e1)
������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������
������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������e4
e5 e6
e3
e7
e2e10 e11e12
e1e8
e13e9
� One cycle iterated: solution of �xpointequation (acceleration) (� = (s)�e13)
��������������������������������������������������������������������������������������������������
��������������������������������������������������������������������������������������������������
������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������
������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������e4
e5R5 e6
e3
e7
R4 e2e10 e11e12
e1e8
e13e9
![Page 19: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/19.jpg)
Reachability Algorithm
� We have thatxf 2 Reach(x0)i�for some �; xf 2 Succ�(x0)
� Algorithm: Let x0 2 e0 and xf 2 ef .For each type type(�) = r1(s1)� � � � (sn)�rn+1,with e0 = first(r1) and ef = last(rn+1)check whetherxf 2 Succ�(x0)
![Page 20: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/20.jpg)
Reachability Algorithm (Example)
R1e4
e5R5
R7e6
e3
e7
R3
R6
R4 e2
R8
R2e1
e8x0 = 12 xf = 34
� Type of signature: � = (e1 � � � e8)�
� Successor for the loop s = e1 : : : e8:Succe1:::e8(l; u) = [ l2 � 110; u2 + 13] \ (15;1)
![Page 21: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/21.jpg)
Reachability Algorithm (Example)� Fixpoint equation: Succe1:::e8(I�) = I�� Solution: I� = [l�; u�] = [15; 23]� Hence: Succe1:::e8(x0) � [15; 23]
...e4
e5 e8e6 e7
e2 u� = 23x0 = 12
e1e3xf = 34l� = 15
Conclusion: xf 62 I� (34 62 [15; 23]).Hence, xf 62 Reach(x0)Note: the solution was found without iterating(acceleration).
![Page 22: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/22.jpg)
Conclusions (Achievements)
� Reachability is decidable for SPDI� First application of \geometric" methodsto planar non-deterministic systems{ For deterministic planar systems:� PCD: Piece-wise Constant Derivatives(Maler & Pnueli - CAV'93)� Planar Piece-wise Hamiltonian Systems(�Cer�ans & J. V��ksna -HS III)
![Page 23: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/23.jpg)
Conclusions (Future Works)
� Complexity analysis� Extensions:{ Hierarchical SPDI's{ 2-dim surfaces (ex.: torus){ Finding limit cycles
� Applications:{ Approximation of non-linear di�erentialequations
![Page 24: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/24.jpg)
\Types" of cycles
1. STAY The cycle is not abandoned by anyof the two trajectories: L � l� � u� � U .2. DIE The right trajectory exits the cyclethrough the left (consequently the left onealso exits): u� < L _ l� > U .3. EXIT-BOTH Both trajectories exit thecycle (the left one through the left and theright one through the right):l� < L ^ u� > U .4. EXIT-LEFT The leftmost trajectory exitsthe cycle but not the other:l� < L � u� � U . Dual: EXIT-RIGHT.
![Page 25: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/25.jpg)
\Types" of cycles
� Die
ul
(b)
ul
(c)
ul
(a)
e6 e6 e6
e4e4e4e7 e7e2 e2 e2 e3e3e3
e5 e5 e5e1 e1 e1
{ (a) Both trajectories leave the cycle(e1; e2; e3; e4)� through the left, whereasthe right one tends to the limit u�;{ (b) Reachable points on the cycle (inbold);{ (c) Possible continuation after leavingthe cycle (in bold).
![Page 26: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/26.jpg)
\Types" of cycles
� Exit Both
(b)(a) (c)
ul
ul
ul
e6 e6 e6
e5 e5 e5e4 e4 e4
e3 e3 e3e2 e2 e2e7 e7 e7e1 e1 e1
{ (a) Both trajectories leave the cycle(e1; e2; e3; e4)�;{ (b) Reachable points on the cycle (inbold);{ (c) Possible continuation after leavingthe cycle (in bold).
![Page 27: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/27.jpg)
\Types" of cycles
� Exit Left
(c)
lu
*
(a)
lu
(b)
lu
e6 e6
e5 e5 e5e4 e4 e4
e3 e3e2 e2 e2
u�1
u�3u�2u�3u�4e1
e6
e1 e1e3
u�1 u�1u�4
u�2u�4
u�2u�3
{ (a) The left trajectory leave the cycle(e1; e2; e3; e4)� through the left;{ (b) Reachable points on the cycle (inbold);{ (c) Possible continuation after leavingthe cycle (in bold).
![Page 28: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/28.jpg)
Parametric Synthesis Problem
� Decidability of reachability for SPDI doesnot imply decidability for the parametriccase.
(a) (c)(b)
e2x0 xfe3
e1P0e1e2
x0 P0e0
e1e2
e3 x0 xfP0c0 b0 e3 xf e0e0
b0 b0 c0 c0
{ (a) xf is reachable from x0 following theleftmost (truncated) trajectory;{ (b) Parameter must be \at least" c0;{ (c) Taking c0 makes xf unreachable.
![Page 29: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/29.jpg)
Reachability Algorithm (Example)
R1e4
e5R5
R7e6
e3
e7
R3
R6
R4 e2
R8
R2e1
e8x0 = 12 xf = 34
� Dynamics:{ a1 = b1 = (1;5),{ a2 = b2 = (�1; 12),{ a3 = (�1; 1160) and b3 = (�1;�14),{ a4 = b4 = (�1;�1),{ a5 = b5 = (0;�1),{ a6 = b6 = (1;�1),{ a7 = b7 = (1;0),{ a8 = b8 = (1;1).
� Type of signature: � = (e1 � � � e8)�
![Page 30: On - Chalmersgersch/slides-talks/slides-HSCC-01.pdf · SPDI do es not imply decidabilit y fo r the pa rametric case. (a) (b) (c) e 2 x 0 x f e 3 e 1 P 0 e 0 x f c 0 b 0 e 3 x f e](https://reader034.vdocuments.us/reader034/viewer/2022050503/5f953a22ed755a00a70880ee/html5/thumbnails/30.jpg)
Reachability Algorithm (Example)
R1e4
e5R5
R7e6
e3
e7
R3
R6
R4 e2
R8
R2e1
e8x0 = 12 xf = 34
� Successor functions are:Succe1e2(x) = hx2; x2i \ (0;1)Succe2e3(x) = hx� 310; x+ 215i \ (0;1)Succeiei+1(x) = [x; x] \ (0;1), for all i 2 3::7Succe8e1(x) = hx+ 15; x+ 15i \ (0;1)
� Successor for the loop s = e1 : : : e8:Succe1:::e8(l; u) = [ l2 � 110; u2 + 13] \ (15;1)