Верификация модели

И в завершении этих рассуждений уточню под формальной верификацией мы будем понимать именно верификацию модели. Также замечу, что существует и другая категория формальной верификации, известная как автоматизированные рассуждения, которые для тестирования устройств используют логику, больше напоминающую формальное математическое доказательство, и применение этого вида тестирования имеет свои характерные особенности. [c.263]

Существуют два основных типа формальной верификации — автоматизированная формулировка логических выводов и верификация модели. Верификация модели представляет собой метод анализа пространства состояния системы для проверки некоторых свойств, обычно называемых утверждениями . Одной из разновидностей верификации моделей является проверка на эквивалентность, которая [c.322]

Преимущество рассмотренного в предыдущем разделе метода верификации модели заключается в том, что этот процесс выполняется автоматически — нажимаем на кнопку и ждём результат. Однако вам, возможно, придётся довольно долго ждать окончания проверки. [c.323]

В отличие от средств верификации моделей, где приложения с открытым исходным кодом соперничают с коммерческими приложениями, в области автоматизированных формулировок открытые средства являются наиболее проработанными. Самыми популярными продуктами этого класса являются пакеты [c.324]

Верификация модели — см. Формальная верификация, [c.382]

Своеобразие этапов верификации модели и идентификации параметров при неполной информации состоит в том, что модель обычно уточняется в интерактивном режиме работы вычислительной машины, т. е. в процессе диалога с человеком-исследователем путем постановки заранее непредусмотренных модельных экспериментов, служащих для проверки различных гипотез, выдвигаемых исследователем. Заметим, что здесь понятие не полностью определенной задачи — эго не всегда математическое определение, а индивидуальная оценка того, насколько данный исследователь знает задачу, т. е. то, что для одного пол- [c.7]

Процесс создания изображения должен сопровождаться его верификацией, т. е. анализом полноты и, при необходимости, метрической определенности структуры пространственно-графической модели. [c.46]

Верификация математических моделей проводится с помощью испытаний на образцах для параметров и условий нагружения конструкционных материалов (основных и сварочных) рассматриваемого узла ОМК. [c.399]

Верификация построенной математической модели, т. е. проверка ее точности путем сравнения с эталонными аналитическими решениями и с измеренными экспериментально характеристиками реальных процессов. [c.213]

Возможность применения определенного метода прогнозирования и использования соответствующих прогнозных моделей определяется верификацией прогноза. Верификация дает возможность оценить степень достоверности прогноза. Ошибки прогнозирования появляются при идеализации и упрощении процесса, при проведении эксперимента (наблюдения), формализации (моделировании) и в вычислительных устройствах. [c.114]

Оценка достоверности прогноза или прогнозных моделей процессов коррозии, старения и биоповреждений может быть осуществлена верификацией разных видов [c.114]

Моделирование поведения ССС в физиологических условиях (567). Верификация математической модели сердца (580). Патологические состояния, связанные с нарушениями биомеханических свойств материала миокарда (583). [c.11]

Для верификации новой модели проведены расчеты различных течений в струях и пограничном слое, оптимизированы значения постоянных и показано, что эта модель более универсальна, чем модель [c.445]

Верификация на основе моделирования заключается в установлении соответствия проектного решения, представленного математической моделью Мпр, исходному (эталонному) описанию, заданному в виде ТЗ или модели Мэт иного иерархического уровня или аспекта, нежели Мпр. Модели Мпр и Мэт в общем случае имеют разные размерности и состав векторов фазовых переменных. Однако обе модели должны при совпадающих внешних условиях приводить к одинаковым, в пределах заданной точности, зависимостям Уэт(2) и Упр(г), где Уэт и Упр —векторы фазовых переменных на выходах проектируемого объекта (или, что то же самое, на границах, отделяющих объект от внешней среды). Идентичность внешних условий означает, что в моделях Мпр и Мэт должны использоваться одинаковые векторы внешних параметров О—(<7ь < 2, г)- Типичные внешние параметры — температура окружающей среды, напряжения источников питания, параметры входных сигналов и нагрузки. Соответствие двух описаний (моделей), в указанном выше смысле, называют функциональной эквивалентностью. [c.14]

Если 2, Q, Уэт и Упр —векторы дискретных величин (в частности, элементами векторов Уэт и Удр могут быть булевы переменные), то положительный результат верификации будет при совпадении значений векторов Уэт и Упр во всех точках дискретного пространства переменных 2 и Q. Такая ситуация характерна для верификации логических схем. Однако в практических задачах количество точек пространства (2, О) слишком велико, поэтому актуально сокращение числа испытаний при верификации. Эта проблема связана с подбором подходящих тестовых входных воздействий для обнаружения несоответствий в моделях Мпр и Мэт и по своему характеру близка к задачам, решаемым в технической диагностике. [c.14]

Примеры маршрутов проектирования. Рассмотрим типичный маршрут проектирования ЭВМ на БИС. Проектирование начинается с разработки алгоритмов, реализуемых аппаратной частью ЭВМ. Алгоритмы записываются на одном из языков описания регистровых структур или микропрограмм. Модель ЭВМ, полученная на уровне регистровых передач, отрабатывается с помощью предлагаемых разработчиком тестов. Далее последовательно выполняются процедуры преобразования алгоритмического описания в функциональную схему, в которой элементами являются функциональные узлы, и покрытия этой схемы функциональными ячейками избранной топологии. Функционально-логическое проектирование завершается выполнением логической верификации, во время которой проверяется соответствие полученной схемы из функциональных ячеек исходному алгоритму функционирования. Обнаруженные ошибки устраняются путем возврата и повторного выполнения предыдущих процедур. [c.16]

Создание методики автоматического формирования математических моделей систем позволило автоматизировать процедуры анализа и верификации широкого класса технических объектов. Инвариантный характер этой методики обусловил разработку на ее основе методов и алгоритмов, реализованных во многих ПМК проектирования электронных, механических, гидравлических, теплоэнергетических устройств и систем. В данном параграфе рассмотрим основные положения методики формирования непрерывных ММС, а вопросы получения дискретных моделей будут изложены в гл. 4 и 5. [c.27]

Логический уровень характеризуется использованием полных моделей, составляемых из моделей отдельных логических элементов (триггеров, элементов И — НЕ, ИЛИ — НЕ). Эти модели могут отражать выполнение логических функций с учетом (или без учета) временных задержек. Основные задачи, решаемые с помощью моделей этого уровня, — верификация функциональных и принципиальных схем дискретных устройств, анализ контролирующих и диагностических тестов. [c.102]

Моделирование поведения ССС в Физиологических условиях. В начале рассмотрим поведение математической модели при различных условиях пред-, постнагрузки, сократимости, хроноинотропии, а также при изменении активных деформаций миокарда в систолу и диастолу. Обсуждение поведения вычисленных гемодинамических и биомеханических функций и параметров будем вести с учетом представлений, сложившихся в современной физиологии. Верификация модели осуществлена сопоставлением полученных на основе модели расчетных данных с приведенными в литературе. Исходные данные приняты равными указанным в цитированных работах. Этот же принцип выдержан и в дальнейшем при описании методики применения математической модели для неинвазивной диагностики конкретных заболеваний ССС. [c.567]

Верификация математической модели сердца. Качественное соответствие поведения математической модели реальной биомеханике ЛС еще не дает уверенности в том, что ее можно использовать в практике. В клинике врач ориентируется не только и (в основном) не столько на качественные изменения биомеханических и гемодинамических функций, сколько на значения показателей - чисел. Поэтому для полноты верификации модели необходимо удостовериться в ее согласованности с реальностью и в количественном отношении. Данная задача эффективно решается сопоставлением модельных расчетов с данными физиологических экспериментов. При этом желательно использовать результаты экспериментов, поставленных независимыми иссле- [c.580]

Такие возможности программы в итоге превращают ее в универсальный инструмент, с помощью которого можно предсказывать характеристики новых процессов и быстро решать возникающие задачи, связанные с функционированием и надежностью приборов. В процессе проектирования часто применяется метод проб и ошибок. Целью моделирования технологического процесса и анализа приборов является сокращение времени проектирования при одновременном повышении вероятности достижения оптимально спроектированных процессов. Не слишком большие вычислительные затраты, необходимые для проведения расчетов, говорят о чрезвычайной пользе моделирования, так как в процессе расчетов можно проанализировать многие варианты технологического процесса и топологии проектируемого прибора с целью выбора наиболее подходящих для создания первых работающих образцов. Возможность вносить изменения необходима для оптимизации конструкции, а также для выбора первоначального варианта технологического процесса. Расчет позволяет анализировать внутреннюю структуру приборов, в результате чего часто появляются оригинальные решения задачи усовершенствования конструкции. Несмотря на то, что многое уже сделано в описываемой программе FEDSS, необходимы более тщательная верификация моделей, а также их усовершенствование, что особенно важно для расчета бокового смешения профиля концентрации примеси. Необходимы также надежные измерения таких профилей для обоснования моделей перераспределения. [c.319]

В сущности, проверка на эквивалентность может рассматриваться как подвид формальной верификации, называемый верификация модели (Model he king) Эта проверка относится к методам, используемым для анализа пространственного состояния системы с целью проверки достоверности её определенных характеристик, которые обычно описываются в вше утверждений. [c.263]

Получив общее представление о верификации модели (Model he king), можно поговорить о терминах и определениях. Честно говоря, эти понятия пока представляют собой мало исследованную область и были тщательно отобраны в процессе общения со многими людьми. Другими словами, была сделана попытка отделить зерна от плевел. [c.265]

Свойства и утверждения — термин свойство пришел из области верификации модели (Model he king) и означает характерное функциональное поведение устройства, которое желательно (формально) проверить, например После запроса мы ожидаем ответа в течение 10 тактов . [c.265]

Ограничения — термин пришел из области верификации модели (Model he king). В процессе формальной верификации модели устройства рассматриваются все возможные допустимые входные комбинации. Следовательно, часто возникает необходимость ограничивать входные воздействия по каким-либо признакам, в противном случае средства проверки будут сигнализировать об ошибочных отказах и нарушениях свойств устройства, которые обычно не возникают в реальных устройствах. Как и свойства, ограничения также могут быть простыми и сложными. В некоторых случаях ограничения могут быть интерпретированы как свойства, которые подлежат доказательству Например, входное ограничение первого модуля может быть также свойством выходного сигнала второго модуля, при этом выход второго модуля подключен к входу первого. Поэтому свойства и ограничения могут иметь двойственную природу Термин ограничение также используется в системах ограниченного стохастического моделирования, и в этом случае ограничение обычно применяется для обозначения диапазона значений, которые могут быть использованы для управления шиной. [c.265]

Хотя символическое представление, используемое пакетом NuSMV, является более совершенным, чем явная проверка модели, для него всё же существует угроза расширения пространства состояний. Очень скоро наступит ситуация, когда рост размеров системы превысит практические ограничения, присущие системе верификации моделей. Другая проблема заключается в том, что некоторые сложные утверждения просто не могут быть описаны в среде верификации мо- [c.323]

Для автоматизированной формулировки не свойственны ограничения, присущие верификации моделей. Например, размеры системы не играют столь большого значения, так как автоматизированная формулировка не производит поиск пространства состояний. Кроме того, она подцерживает более высокий уровень выражений для точного моделирования сложных спецификаций. [c.324]

Утверждение/свойство — термин свойство пришел из области верификации модели (Model he king), и обозначает характерное функциональное поведение устройства, которое вы хотите (формально) проверить (например после запроса мы ожидаем ответа в течение 10 тактов ). Термин утверждение пришел из области моделирования, и обозначает специфическое функциональное поведение устройства, которое вы хотите наблюдать в процессе моделирования (и сигнализирует об ошибке, если такое утверждение срабатывает ). В наши дни, при использовании формальных методов и средств моделирования в унифицированных средах, термины свойство и утверждение могут взаимозаменять друг друга, то есть свойство может выступать в качестве утверждения и наоборот. [c.394]

Формальная верификация — в недалёком прошлом термин формальная верификация (проверка) для большинства инженеров являлся синонимом проверки на эквивалентность. В контексте рассматриваемого материала проверка на эквивалентность подразумевает под собой средства, которые используют формальные (строго математические) методы сравнения двух различных представлений одного устройства — скажем RTL-описания и таблицы соединений вентилей — для определения идентичности их функциональности от входов до выходов. На практике проверка на эквивалентность может рассматриваться как подкласс формальной верификации и называться верификацией модели (model he king), которая используется при анализе конечных автоматов системы для тестирования некоторых свойств устройства, которые обычно нгзывгютутверждениями. См. также Статическая формальная верификация и Динамическая формальная верификация. [c.395]

Отрабатываемый в пространственном эскизе подход от общего к частному соответствует геометрическому методу построения верного изображения. Сначала строится некоторый базовый объем, который задает оптимальную структуру последующих построений. Так как базовая форма представляет собой простую фигуру (многогранник, цилиндр, конус), то можно легко убедиться в полноте, а следовательно, в верности изображения. Затем следует этап членений формы первого, второго и высщих порядков. При этом осуществляется иерархическая структура верификации производимых на графической модели построений. Конструктивные операции следующего этапа определяют инциденции п-го порядка через геометрические элементы (п—1)-го порядка. При ручном построении параллельной проекции инциденции обычно специально не выделяются, но сам графический метод требует построения элемента п-го порядка путем членения и разметки элемента (п—1)-го порядка. Геометрическая определенность каждого такого элемента достигается самой алгоритмической структурой действия. [c.35]

Пооперационная верификация графических действий, связанных с созданием графических пространстронных моделей, приводит к верности окончательного результата. Верификация законченной графической модели (см. например, рис. 1.3.5) предусматривает специальный геометрический анализ полноты изображения. Такой анализ может быть осуществлен в двух возможных вариантах. В первом варианте анализа ставится цель восстановить иерархическую структуру действий, определяющих инциденции изображейчя. Сама структура формы, ясность базового объема подсказывают часто такой технологический подход к анализу верности изображения (см. рис. 1.3.5, б). Возможен и второй путь, требующий дополнительных геометрических построений, не связанных с созданием пространственной модели формы на изображении. В данном случае определяются две основные плоскости изображения и с помощью специальных построений ищутся элементы первого порядка, определяющие все конструктивные элементы пространственно-графической модели. После выполнения такой процедуры анализ определенности всех инциденций и, как следствие, однозначности пространственных соотношений элементов не представляет особой трудности. [c.35]

Метод исследования свойств веществ, когда физический эксперимент и математическое моделирование применяются совместно, дополняя друг друга, может быть назван расчетно-экспериментальным. Анализ совместной деятельности экспериментаторов и специалистов по математическому моделированию поведения вещества в разнообразных условиях и процессах позволяет сформулировать основные положения этого метода следующим образом. Свойства вещества исследуются экспериментально с максимально возможной точностью в доступной для этого области изменения его характеристик. Все полученные данные делятся на две группы информационную и контрольную. Цервая используется для выбора численных значений параметров математической модели. Контрольная группа данных применяется уже для верификации математической модели. При этом расчеты проводятся при фиксированных значениях параметров модели, выбранных на первом этапе. Если результаты расчетов удовлетворительно совпадают с опытными данными второй группы, модель рекомендуется для использования. В противном случае она нуждается в совершенствовании. [c.5]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...