核心教学模块解析

在自动机理论模块中，重点解析加权自动机与概率模型的转换机制，通过具体案例展示如何将余归推纳方法应用于语言等价性验证。项目要求学生选择特定自动机变种，完成从理论推导到实际建模的全过程。

双轨制教学模式

• 主导师深度授课: 10课时精讲自动机代数语义与余推归纳原理
• 项目实战指导: 12课时小组协作完成概率自动机建模
• 个性化支持体系: 6课时1对1学术咨询+24小时答疑响应

学术能力培养路径

通过Haskell语言实现自动机验证算法，培养函数式编程思维。在论文撰写阶段，导师团队将指导如何将实验结果转化为符合国际期刊要求的学术论文，重点训练引证规范与学术伦理。

往期学员研究成果涉及非确定性自动机的收敛性证明、概率自动机的语言对等验证等方向，部分优秀论文已被收录于形式化方法领域国际会议论文集。

教学资源配置

• MIT自动机理论公开课视频
• Coq定理证明工具实战手册
• 形式化验证案例数据库
• 近五年顶会论文精选集

学术支持体系

项目配备具有自动机理论研究背景的学术顾问团队，成员包括CMU形式化方法实验室研究员、牛津大学计算机系访问学者等。在成果展示环节，学员可获得国际期刊投稿指导与学术会议模拟答辩训练。