AbstractFormal methods are techniqu

Abstract

Formal methods are techniques used to model complex systems as mathematical entities. By building a mathematically rigorous model of a complex system, it is possible to verify the system's properties in a more thorough fashion than empirical testing.

While Rigorous descriptions promise to improve system reliability, design time and comprehensibility, they do so at the cost of an increased learning curve; the mathematical disciplines used to formally describe computational systems are outside the domain of a traditional engineering education. In addition, the metamodels used by most formal methods are often limited in order to enhance provability. There is a notable tradeoff between the need for rigor and the ability to model all behaviors.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อวิธีการทางเทคนิคที่ใช้ในการจำลองระบบซับซ้อนเป็นเอนทิตีทางคณิตศาสตร์ได้ โดยสร้างแบบจำลอง mathematically อย่างเข้มงวดของระบบที่ซับซ้อน มันเป็นไปได้เพื่อตรวจสอบคุณสมบัติของระบบในเลือดจากการทดสอบผลในขณะที่คำอธิบายอย่างเข้มงวดสัญญาว่า จะปรับปรุงความน่าเชื่อถือของระบบ เวลาออกแบบ และ comprehensibility พวกเขาทำให้ค่าโค้งการเรียนรู้เพิ่มขึ้น สาขาวิชาคณิตศาสตร์ที่ใช้อธิบายระบบการคำนวณอย่างเป็นกิจจะลักษณะอยู่นอกโดเมนของการศึกษาวิศวกรรมศาสตร์ดั้งเดิม นอกจากนี้ metamodels ใช้วิธีการอย่างเป็นทางการมากที่สุดมักจำกัดเพื่อ provability ยังมีข้อดีที่โดดเด่นระหว่างต้อง rigor และความสามารถในการจำลองลักษณะการทำงานทั้งหมด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อวิธีการอย่างเป็นทางการเป็นเทคนิคที่ใช้ในการจำลองระบบที่ซับซ้อนเป็นหน่วยงานทางคณิตศาสตร์ โดยการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่เข้มงวดของระบบที่ซับซ้อนก็เป็นไปได้ในการตรวจสอบคุณสมบัติของระบบในแฟชั่นอย่างละเอียดมากขึ้นกว่าการทดสอบเชิงประจักษ์ในขณะที่รายละเอียดเข้มงวดสัญญาว่าจะปรับปรุงความน่าเชื่อถือของระบบเวลาในการออกแบบและเข้าใจพวกเขาทำเช่นนั้นที่ค่าใช้จ่ายของ การเรียนรู้เพิ่มขึ้น สาขาวิชาคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการอธิบายอย่างเป็นทางการระบบคอมพิวเตอร์ที่อยู่นอกโดเมนของการศึกษาทางวิศวกรรมแบบดั้งเดิม นอกจากนี้ metamodels ใช้โดยวิธีการทางการส่วนใหญ่มักจะถูก จำกัด เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพใน provability มีการถ่วงดุลอำนาจที่โดดเด่นระหว่างความจำเป็นสำหรับความรุนแรงและความสามารถในการสร้างแบบจำลองพฤติกรรมทั้งหมดเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นามธรรม

อย่างเป็นทางการวิธีเทคนิคที่ใช้แบบจำลองระบบที่ซับซ้อนเป็นหน่วยงานทางคณิตศาสตร์ โดยสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของระบบที่ซับซ้อนอย่างเข้มงวด มันเป็นไปได้ในการตรวจสอบคุณสมบัติของระบบในแฟชั่นอย่างละเอียดมากขึ้นกว่าการทดสอบเชิงประจักษ์

ในขณะที่เคร่งครัดรายละเอียดสัญญาที่จะปรับปรุงความเชื่อถือได้ของระบบ , การออกแบบและความเข้าใจ ,ที่พวกเขาทำที่ค่าใช้จ่ายของการเพิ่มเส้นโค้งการเรียนรู้ ; สาขาคณิตศาสตร์ที่ใช้อธิบายระบบคอมพิวเตอร์อย่างเป็นทางการ จากโดเมนของการศึกษาแบบดั้งเดิม นอกจากนี้ metamodels ใช้โดยวิธีการทางการ ส่วนใหญ่มักจะ จำกัด เพื่อเพิ่ม provability . นี่เป็นข้อเสียเด่นระหว่างความต้องการความเข้มงวดและความสามารถในแบบทุกพฤติกรรม