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Vérification quantitative des modèles
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Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

Anne Remke

Instructeur : Anne Remke

4.2

(52 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
17 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
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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

6 vidéos3 lectures4 quizzes

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 quizzes

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 quizzes

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 quizzes

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

5 vidéos2 lectures6 quizzes

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.3 (5 évaluations)
Anne Remke
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2 Cours13 042 apprenants

Offert par

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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

Affichage de 3 sur 52

4.2

52 avis

  • 5 stars

    57,69 %

  • 4 stars

    25 %

  • 3 stars

    5,76 %

  • 2 stars

    5,76 %

  • 1 star

    5,76 %

RA
5

Révisé le 26 août 2023

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