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卢卡·博托卢西；米利奥斯·迪米特里奥斯；吉多·桑吉内蒂

不确定连续时间马尔可夫链的平滑模型检验。 （英语） Zbl 1336.68162号

Inf.计算。 247235-253（2016）.
摘要：我们考虑了具有参数不确定性的随机模型公式的满足概率的计算问题。我们表明，在温和的条件下，这种满足概率是模型参数的平滑函数。这使我们能够设计出一种新的贝叶斯统计算法，该算法可以同时对模型参数的所有值进行模型检查，这些值来自在孤立参数值下模型的各个运行过程中对公式真值的观察。这是通过利用满意度函数的平滑性来实现的：通过在平滑函数空间（高斯过程）上的先验分布来明确建模相关性，我们可以以单个参数值的观测值为条件来构造函数本身的分析近似值。在非平凡案例研究上的大量实验表明，该方法比使用标准统计模型检查方法的朴素参数探索准确且速度快得多。

引用于12文件

MSC公司：

60年第68季度 规范和验证（程序逻辑、模型检查等）
60G15年 高斯过程
60J28型 连续时间Markov过程在离散状态空间中的应用
87年第68季度 计算机科学中的概率（算法分析、随机结构、相变等）

关键词：

模型检查；不确定性；连续时间马尔可夫链；高斯过程

软件：

PROPhESY公司；股票；MRMC公司；棱镜；生物-PEPA；参数
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\textit{L.Bortolussi}等人，《Inf.Compute》。247235-253（2016；Zbl 1336.68162）
全文： 内政部 arXiv公司 链接

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