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.

Vérification quantitative des modèles

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54 avis
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Computational Logic
- Catégorie : Verification And Validation
- Catégorie : Systems Analysis
- Catégorie : Markov Model
- Catégorie : Probability
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Theoretical Computer Science
- Catégorie : Probability Distribution
- Catégorie : Mathematical Modeling
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Enseigné en Anglais
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University of Colorado Boulder
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RA
Révisé le 26 août 2023
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