准备八卦Edmund等人算法时才想起，其1986年成名作是讨论用CTL (Computational Tree Logic) 作规范语言的模型验证算法，而第一篇八卦形式化只介绍了LTL。虽说也有算法对付Kripke结构上的LTL模型验证，但一来该算法的复杂度为P-SPACE，远不如在Kripke结构上玩儿CTL的算法复杂度来得震撼；二来经典的LTL模型验证方法是将LTL公式转换为Büchi Automata后表演自动机理论与搜索算法的花活。三来俺的初衷是介绍今年图灵奖得主Edmund等人的工作，铺垫半天后突然跳到跟自动机理论有关的LTL模型验证，大有相亲却看中女方伴娘的架势，不够厚道。所以这次先八卦CTL。下次再谈算法。其实Büchi Automata这类有限状态的无穷自动机妙趣无穷，足够另开系列细细八卦。
幸好有LTL垫底，CTL也不难。同LTL一样，CTL也支持时序操作符G, F, X, U。不同的是，CTL规定，这些时序操作符前必须加上路径量词A或者E。路径量词A表示从当前状态开始所有的路径，路径量词E则表示从当前开始某些路径。这同一阶谓词逻辑里的全称量词?以及存在量词?类似。将A、E同G、F、X、U结合起来，我们就有了如下的基本操作符：
- AG(φ): 在任何路径上，公式φ永远为真。
- AF(φ): 在任何路径上，公式j在某个时刻一定会为真
- AX(φ): 在任何路径上，下一个时刻公式j为真
- A(φ U y)：在任何路径上，公式j一直为真，直到公式y为真
- EG(φ): 至少在一条路径上，公式φ永远为真。
- EF(φ): 至少在一条路径上，公式j在某个时刻一定会为真
- EX(φ): 至少在一条路径上，下一个时刻公式j为真
- E(φ U y)：至少在一条路径上，公式j一直为真，直到公式y为真
下面有一堆图示。每幅图都代表系统状态的转移。每坨节点表示系统在某一时刻的状态。路径表示系统状态在不同时刻间的转移。当前状态是每坨状态图的根节点。当p在节点代表的状态里为真时，该节点涂成白色。如果p在节点代表的状态里为假，该节点涂成黑色。节点涂成灰色，表示我们不关心p的值—p可以为真也可以为假（是滴，排中律在这里不重要。去掉排中律，我们就得到了Intuitionistic Logic。不过这是后话了）。
从上图可以看出，CTL可以用来描述未来的多种可能性。系统在每一时刻都可能发展多个平行小宇宙。换句话说，在每一时刻系统的未来都可能“分叉”。所以CTL属于分支时间逻辑（Branching Time Logic）。因为节点可能分叉，CTL计算的结果是棵树。这也是CTL全称Computational Tree Logic的由来。相比之下，LTL总是同时描述单条路径的情况。因此，可以把LTL计算的结果是一个集合。举个例子。假设下图是系统的状态转换。标签A，B，C指代每坨状态。如果状态下有字母P，则表示P在该状态为真。否则表示该状态为假。
如果用LTL描述这套系统，我们只关心单个路径。所以可能的情况无非是在最左边的节点陷入循环：Aw(这里的指数符号w表示A无限重复)，要么是从左边开始，经过一定循环后，在最右边陷入循环：AnBCw。换句话说，我们可以判定：不管哪条路径，p最终会永远为真。用LTL的公式表达就是：FG p。
用CTL描述上面的系统就要复杂多了。比如在节点A，任意时刻都面临两个选择：要么继续在A循环，要么到B。所以在CTL的描述下，系统是一颗无限展开的树。我们可以用CTL判定在任何路径上，最终某条分支 上p在所有状态上都为真。用公式表达就是：AF EG p.
初学CTL和LTL时，容易错误地以为CTL是LTL的超集 – 在LTL公式的操作符前加上路径量词A不就是CTL了？可惜数学就是奇妙得让人沮丧。就用上面的系统作例子。我们找不到对应LTL描述FG p的CTL公式。给FG p加上路径量词，我们得到AF AG p。可惜AF AG p在上述系统中不成立，因为不管在哪条途径上，我们都可以拐到节点B上，使得AG p为假。那LTL是不是CTL的超集嗫？很可惜，也不是。比如AG EF p, 在LTL里就找不到对应表达。
有不兼容，便有比较。有比较，便有人要分个高下。于是长达30年的LTL vs. CTL辩论便从1977年Pnuelli发表那篇时序逻辑的论文时开始。Flame war不是程序员的专利。总的来说，从逻辑的角度看。两种语言各有长短。实际用于模型验证时，众多老大的意见是LTL的表达能力更强。但从计算的角度看，实现CTL模型验证相对简单。最后的结果是，模型验证早期，弱即是强的KISS原则占了上风，以SMV为代表的CTL模型验证软件占统治地位。不过风水轮流转，后来大家又发现LTL写的系统描述更容易理解，再加上LTL模型验证的算法有长足进步，Cadence’s SMV和SPIN这类用LTL的验证软件开始崛起。