Abstract Statistical model checking undviker den oåtkomliga tillväxten av tillstånd associerade med probabilistic modell kontroll genom att uppskatta sannolikheten för en egenskap från simuleringar. Sällsynta egenskaper är ofta viktiga, men utgör en utmaning för simuleringsbaserade metoder: det relativa felet i uppskattningen är obundet. Ett viktigt mål för statistisk modell för kontroll av sällsynta händelser är således att minska variansen hos estimatorn. Betydelsedelning uppnår detta genom att uppskatta en sekvens av villkorliga sannolikheter, vars produkt är det önskade resultatet. För att tillämpa denna idé på modellkontroll är det nödvändigt att definiera en poängfunktion baserad på logiska egenskaper, och en uppsättning nivåer som avgränsar de villkorade sannolikheterna. I detta dokument motiverar vi användningen av viktdelning för statistisk modellkontroll och beskriver de nödvändiga och önskvärda egenskaperna hos poängfunktioner och -nivåer. Vi illustrerar hur en poängfunktion kan härledas från en fastighet och ge två viktiga dela algoritmer: en som använder fasta nivåer och en som upptäcker optimala nivåer adaptivt.
I REF motiverade författarna användningen av viktdelning för att uppskatta sannolikheten för en sällsynt egenskap.
Importance splitting for statistical model checking rare properties
{'venue': 'CAV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}