Bienvenue au cours de pointe sur la vérification quantitative de modèles pour les chaînes de Markov ! Alors que la technologie s'infiltre dans tous les aspects de la vie moderne - systèmes intégrés, systèmes cyber-physiques, protocoles de communication et systèmes de transport - le besoin de logiciels fiables n'a jamais été aussi grand. Une seule petite faille peut entraîner des défaillances catastrophiques et des coûts énormes. Le cours commence par la création d'un système de transition d'états, le modèle de base qui capture la dynamique complexe des systèmes du monde réel. Bientôt, vous entrerez dans le monde des chaînes de Markov à temps discret et à temps continu, de puissants formalismes mathématiques suffisamment polyvalents pour modéliser des systèmes complexes tout en étant élégants dans leur conception. Il ne s'agit pas seulement de théories ; ce sont des outils activement utilisés dans divers domaines pour l'évaluation des performances et de la fiabilité. Mais nous ne nous arrêterons pas à la modélisation. Le cœur de ce cours est le "Model Checking", une méthode de vérification formelle qui examine minutieusement la fonctionnalité de votre modèle de système. Apprenez à exprimer les propriétés de sûreté de fonctionnement, à suivre l'évolution des chaînes de Markov dans le temps et à vérifier si les états répondent à des conditions particulières, tout cela en utilisant des algorithmes de calcul avancés. A la fin de ce cours, vous serez équipé des compétences nécessaires pour : - Spécifier les propriétés de sûreté de fonctionnement pour une gamme de systèmes de transition - Comprendre l'évolution temporelle des chaînes de Markov - Analyser et calculer l'ensemble de satisfaction pour des propriétés multiples. Êtes-vous prêt à devenir un expert pour assurer la fiabilité des technologies de demain ? Cliquez ici pour vous inscrire aujourd'hui et rejoignez-nous pour maîtriser l'art et la science du model checking.
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Il y a 5 modules dans ce cours
Nous présentons les systèmes de transition étiquetés (LTS), la syntaxe et la sémantique de la logique arborescente computationnelle (CTL) et discutons des algorithmes de vérification de modèle nécessaires pour calculer l'ensemble de satisfaction pour des formules CTL spécifiques.
Inclus
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Nous améliorons les systèmes de transition par le temps discret et ajoutons des probabilités aux transitions pour modéliser les choix probabilistes. Nous discutons des propriétés importantes des DTMC, telles que la propriété sans mémoire et l'homogénéité temporelle. La classification des états peut être utilisée pour déterminer l'existence de la distribution limite et/ou stationnaire.
Inclus
5 vidéos2 lectures5 devoirs
Nous discutons de la syntaxe et de la sémantique de la logique de l'arbre computationnel probabiliste et vérifions les algorithmes de vérification de modèle qui sont nécessaires pour décider de la validité de différents types de formules PCTL. Nous discutons brièvement de la complexité de la vérification de modèles PCTL.
Inclus
5 vidéos3 lectures6 devoirs
Nous améliorons les chaînes de Markov en temps discret avec le temps réel et discutons de la façon dont le formalisme de modélisation résultant évolue dans le temps. Nous calculons l'état d'équilibre pour différents types de chaînes de Markov à temps discret et examinons comment les probabilités transitoires peuvent être calculées efficacement à l'aide d'une méthode appelée uniformisation.
Inclus
5 vidéos2 lectures6 devoirs
Nous introduisons la syntaxe et la sémantique de la logique stochastique continue et décrivons comment les différents types de formules CSL peuvent être vérifiés. En particulier, la vérification du modèle de l'opérateur time bounded until nécessite l'application du concept d'uniformisation, que nous avons abordé dans le module précédent.
Inclus
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