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Seminario Synergia

Bridging Causal Reversibility and Time Reversibility: A Stochastic Process Algebraic Approach

Abstract: Causal reversibility blends causality and reversibility for concurrent systems. It indicates that an action can be undone provided that all of its consequences have been undone already, thus making it possible to bring the system back to a past consistent state. Time reversibility is instead considered in the field of stochastic processes, mostly for efficient analysis purposes. A performance model based on a continuous-time Markov chain is time reversible if its stochastic behavior remains the same when the direction of time is reversed. We bridge these two theories of reversibility by showing the conditions under which causal reversibility and time reversibility are both ensured by construction. This is done in the setting of a stochastic process calculus, which is then equipped with a variant of stochastic bisimilarity accounting for both forward and backward directions. We also investigate the different compositionality properties and axiomatizations of forward bisimilarity, backward bisimilarity, and forward-backward bisimilarity.

Per informazioni: pierluigi.graziani@uniurb.it
Synergia web page: https://sites.google.com/a/uniurb.it/synergia/home

Modalità di partecipazione


Dettagli sull'evento

Organizzato da Dipartimento di Scienze Pure e Applicate, Gruppo di Ricerca Synergia


Data e luogo

  Data inizio: 26/01/2023 alle ore 17:00 Data fine: 26/01/2023 alle ore 19:00
Collegio Raffaello (Urbino, Piazza della Repubblica, 13) Aula Turing


Relatori

Marco Bernardo, Università degli Studi di Urbino Carlo Bo


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