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统计模型检验综述

出版:2018年1月31日出版历史
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摘要

交互式、分布式和嵌入式系统通常表现为随机行为,例如,当输入、消息延迟或故障符合概率分布时。然而,对复杂随机系统的行为进行分析推理通常是不可行的。虽然系统仿真通常用于工程实践,但它们传统上并不用于推理正式规范。统计模型检查(SMC)通过使用基于模拟的方法来推理随机时序逻辑中指定的精确属性,从而解决了这一弱点。通信系统规范可能规定,在一定的时间范围内,队列中消息数量大于5的概率必须小于0.01。使用SMC,首先对随机系统的执行进行采样,然后应用统计技术来确定是否存在这样的属性。虽然基于样本的方法的输出并不总是正确的,但统计推断可以量化所产生结果的置信度。实际上,SMC为使用数值和符号方法分析随机系统的特性提供了一种更广泛适用和可扩展的替代方法。SMC技术已成功应用于分析计算机网络、安全和系统生物学等领域中具有较大状态空间的系统。在本文中,我们调查了SMC算法、技术和工具,同时强调了当前的局限性以及精度和可伸缩性之间的权衡。

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索引术语

  1. 统计模型检验综述

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          封面图像ACM建模与计算机仿真汇刊
          美国计算机学会模型和计算机仿真汇刊 第28卷第1期
          2018年1月
          163页
          国际标准编号:1049-3301
          EISSN公司:1558-1195
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          计算机协会

          美国纽约州纽约市

          出版历史

          • 出版:2018年1月31日
          • 认可的:2017年11月1日
          • 修订过的:2017年9月1日
          • 收到:2017年2月1日
          发布于托马斯第28卷第1期

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