We revisit parallel-innermost term rewriting as a model of parallel computation on inductive data structures and provide a corresponding notion of runtime complexity parametric in the size of the start term. We propose automatic techniques to derive both upper and lower bounds on parallel complexity of rewriting that enable a direct reuse of existing techniques for sequential complexity. The applicability and the precision of the method are demonstrated by the relatively light effort in extending the program analysis tool AProVE and by experiments on numerous benchmarks from the literature.


翻译:我们重新审视了平行的、内含最平行的重写术语,将其作为对感应数据结构进行平行计算的模式,并在起始期的大小中提供相应的运行时间复杂度参数概念。我们建议采用自动技术,从平行的复杂重写中得出上下两个方面,以便能够直接重新利用现有的复杂重现技术。在扩展程序分析工具AProVE和从文献中试验许多基准方面,相对轻的努力证明了这种方法的适用性和精确性。

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