德国慕尼黑大学PhD博士招生中！（导师Prof. Beyer）

今天我们将带大家深入解析慕尼黑大学 计算机科学系的博士生导师Prof.Beyer，通过这样的“方法论”，让大家学会如何从了解一个导师开始，到后期更好地撰写套磁邮件及其他文书。

研究领域解析和深入探讨

教授作为德国慕尼黑大学 (LMU Munich)软件与计算系统实验室的负责人，在软件验证与程序分析领域建立了令人瞩目的学术声誉。教授在Google Scholar上拥有超过10,920次引用，专注于Software Verification、Model Checking、Program Analysis、Formal Verification等核心研究领域。

教授的研究核心聚焦于可配置程序分析(Configurable Program Analysis, CPA)理论框架的构建与应用。这一创新性理论为不同的程序分析和模型检测方法提供了统一的形式化表达框架。CPAchecker作为这一理论的实际载体，是一个灵活且可配置的软件验证与测试框架，提供了多种抽象域，如BDDs、显式值、区间、内存图和谓词，以及多种程序分析和模型检测算法，包括抽象解释、有界模型检测、Impact、基于插值的模型检测、k-induction、PDR、谓词抽象和符号执行。

在软件验证的技术路径上，教授采用了多元化的方法论。软件验证本质上是一个计算复杂性极高的问题，传统方法往往面临精度不足、扩展性差或并行化利用不充分的挑战。教授提出的分布式摘要综合方法通过将大型验证任务分解为多个较小的、相互关联的验证任务来解决这一问题，基于程序控制流中的块进行分解。这一创新性方法显著提升了软件模型检测在持续集成开发流程中的可行性。

教授在硬件验证与软件验证交叉融合方面的研究具有开创性意义。通过对基于插值的硬件模型检测方法在软件验证中的可转移性研究，教授发现硬件模型检测中两种方法的重要特征可以转移到软件验证中，并且从硬件模型检测采用的跨学科算法是有益的，因为从硬件模型检测采用的方法能够解决现有方法无法解决的任务。这项研究不仅巩固了硬件/软件验证领域的知识，还为理解所比较的基于插值的算法提供了开源实现。

在证人验证(Witness Validation)技术方面，教授是该领域的先驱者之一。教授引入了新的证人格式2.0以及新的验证轨道评分模式，所有关于验证和验证工具的元数据都可在FM-Tools仓库中获得。证人验证技术的核心理念是通过生成验证过程的"证人"来增强验证结果的可信度，允许其他工具独立验证这些证据。

在测试生成领域，教授创立的Test-Comp竞赛为自动化软件测试工具的发展提供了重要平台。Test-Comp专注于C程序的全自动软件测试生成器，旨在建立一套测试任务基准来比较软件测试工具。这一竞赛不仅推动了测试工具的技术进步，更重要的是为学术界和工业界提供了标准化的评估平台。

精读教授所发表的文章

1."A Transferability Study of Interpolation-Based Hardware Model Checking for Software Verification"

在FSE 2024会议上获得了ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award，其复现工件还获得了ACM SIGSOFT Best Artifact Award。

这篇获奖论文的核心贡献在于评估了硬件验证中基于插值方法在软件验证中的适用性。研究团队在最大的公开可用的C语言安全验证任务集上进行了广泛实验，实验结果表明硬件模型检测中两种方法的重要特征可以转移到软件验证中。这一跨学科的算法采用是有益的，因为从硬件模型检测采用的方法能够解决现有方法无法解决的任务。

2."Decomposing Software Verification using Distributed Summary Synthesis"。

这项研究提出了一种基于程序控制流中的块将一个大型验证任务分解为多个较小的、相互关联的验证任务的方法。该方法在可配置程序分析算法框架内实现，并在广泛使用的验证器CPAchecker中为C程序验证进行了实现。大规模实验评估显示，工作负载在多个处理单元间的分布效果良好，使用多个处理单元时响应时间显著减少。

3."Software Verification with CPAchecker 3.0: Tutorial and User Guide"

为用户提供了CPAchecker的全面介绍。该教程涵盖了CPAchecker在形式化软件验证中的基本用例，重点介绍了其主要验证技术及其优缺点，扩展版本还展示了CPAchecker在测试用例生成和基于证人的结果验证中的进一步用例。

教授的学术地位

1. 学术声誉教授在Google Scholar上拥有超过10,920次引用，这一数字在软件验证和程序分析领域具有重要意义，体现了其研究成果的广泛影响力和学术价值。
2. 国际竞赛组织教授是Software Verification Competition (SV-COMP)的创始人和主席。SV-COMP 2024是迄今为止规模最大的此类竞赛：总共比较了76个验证和证人验证工具，竞赛评估了来自12个国家34个团队的59个验证系统和17个验证系统。SV-COMP已经成为软件验证领域最权威的工具比较平台，为研究者提供了标准化的基准测试环境。

   SV-COMP 2024的竞赛在包含30,300个C程序验证任务和587个Java程序验证任务的基准集上执行，规范再次包括可达性、内存安全、溢出和终止。这一竞赛不仅是技术展示的平台，更是推动整个领域发展的重要驱动力。

   同时，教授还创立并主办了Test-Comp (Competition on Software Testing)，这是软件测试领域的重要竞赛。Test-Comp 2024是第6届国际软件测试竞赛，专注于为C程序建立测试任务基准集以比较软件测试工具。这一竞赛填补了软件测试领域缺乏广泛分布的测试任务基准集的空白。

3. 工具开发影响力教授开发的CPAchecker工具在学术界和工业界都产生了重要影响。CPAchecker在第13届软件验证竞赛(SV-COMP'24)中获得了6枚奖牌，包括总体类别的银牌。CPAchecker团队还在维也纳逻辑夏季学校的颁奖典礼上从Edmund Clarke手中接过了Gödel奖章，以表彰"他们对高效验证方法和算法开发的贡献，通过在强大的软件系统中实现技术来进行技术转移，以及他们的验证器在SV-COMP最近三年的成功参与"。
4. 教授在顶级会议中的角色教授曾担任TACAS 2018程序委员会主席、VMCAI 2020程序委员会主席，以及ETAPS 2022总主席等重要学术职务。这些职务的担任不仅体现了学术界对其学术水平的认可，也展现了其在推动整个领域发展方面的领导力。
5. 理论贡献教授提出的可配置程序分析(CPA)理论框架已成为软件验证领域的重要理论基础。CPA框架为表达不同的程序分析和模型检测方法提供了统一的形式化表达，每个抽象域连同相应的操作都实现了可配置程序分析的接口。这一理论框架的提出不仅推动了软件验证理论的发展，也为工具开发提供了坚实的理论基础。

有话说

基于对教授研究工作的深入分析，可以从多个层面理解其研究的创新性和前瞻性，并对软件验证领域的未来发展进行思考。

1. 理论框架的统一性与扩展性教授提出的可配置程序分析框架体现了软件验证领域对统一理论框架的迫切需求。传统的软件验证方法往往各自为政，缺乏统一的理论基础和标准化的接口。CPA框架的创新之处在于其为不同的分析方法提供了统一的接口规范，使得各种验证技术能够在同一框架下协同工作。

   这一设计理念的深层含义在于，软件系统的复杂性决定了单一的验证方法难以应对所有场景。通过提供可配置的分析框架，研究者和工程师可以根据具体的验证需求灵活组合不同的分析技术，从而实现更高效、更精确的验证效果。这种"积木式"的设计思路为软件验证工具的发展指明了方向。

2. 跨领域技术融合的价值教授在硬件验证与软件验证交叉融合方面的研究展现了跨领域技术融合的巨大价值。尽管硬件和软件在本质上存在差异，但其验证问题在数学层面具有相似性。通过系统性地研究硬件验证技术在软件验证中的适用性，教授不仅为软件验证领域引入了新的技术手段，也为其他领域的技术交流提供了范例。

   这种跨领域的技术融合思路具有重要的启发意义。在当前人工智能、云计算、区块链等新兴技术快速发展的背景下，传统的软件验证方法面临新的挑战。通过借鉴其他领域的成熟技术，软件验证领域有望获得新的突破口。

3. 分布式验证的未来潜力教授提出的分布式摘要综合方法体现了对现代计算环境的深刻理解。随着多核处理器和分布式计算环境的普及，传统的串行验证方法已经无法充分利用现有的计算资源。通过将大型验证任务分解为多个并行可执行的子任务，不仅能够显著提升验证效率，还为软件验证在持续集成环境中的应用奠定了基础。

   这一研究方向的前瞻性在于其契合了软件开发流程的现代化趋势。在DevOps和持续集成成为主流开发模式的今天，验证工具需要能够快速响应并提供及时反馈。分布式验证技术的发展将使得软件验证能够真正融入现代软件开发流程，从事后检测转变为开发过程中的实时保障。

4. 竞赛驱动的生态建设教授创立的SV-COMP和Test-Comp竞赛展现了竞赛在推动技术发展和生态建设方面的重要作用。这些竞赛不仅为研究者提供了公平比较的平台，更重要的是建立了标准化的基准测试集，为整个领域的发展提供了共同的参考标准。

   竞赛的价值不仅在于技术比较，更在于促进了开放科学和可重现研究的发展。通过要求参赛工具公开可用并提供详细的实验数据，这些竞赛推动了整个领域向更加开放、透明的方向发展。这种模式值得其他技术领域借鉴和推广。

博士背景

Aurelia ，美国TOP10院校计算机科学与认知科学双博士生，研究聚焦算法博弈论不确定性及其在人工智能中的应用。她的跨学科研究融合了计算机科学、语言学和心理学知识，在国际顶级期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上发表多篇论文。Aurelia 荣获ACM SIGAI博士论文奖，擅长相关方向的PhD申请指导。