自动机理论作为计算机科学基础架构的重要组成部分，在系统建模与程序验证领域持续发挥关键作用。本课程重点探讨余归推纳技术在形式语言处理中的创新应用，学员可选择加权自动机或概率随机模型等前沿方向开展专项研究。
| 研究维度 | 技术应用 | 成果产出 |
|---|---|---|
| 形式语言处理 | 余归推纳证明技术 | 系统验证模型构建 |
| 自动机变种研究 | 加权/概率模型 | 算法优化方案 |
康奈尔大学计算机科学系终身正教授，历任伦敦大学学院教职并入选英国皇家院士。研究领域涵盖编程原理、计算模型构建与形式化验证系统开发，曾在荷兰奈梅亨大学计算研究所主导高可信软件实验室建设工作。
从正则语言的基础特性分析入手，系统讲解余归推纳技术在语言对等性证明中的创新应用，结合增强型余归推纳方法在复杂正则表达式处理中的实际案例。
重点解析加权自动机在程序验证场景中的实施路径，探讨概率随机模型在自动化控制系统中的适配方案，指导学员完成从理论模型到实际系统的转化过程。
课程设置包含文献精读、方法论研讨、实验设计等完整科研环节，重点培养以下核心能力：
掌握系统建模的数学基础与验证工具链使用
复杂自动机变种的问题建模与解决方案设计
