Περιγράψτε μια διαδικασία που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να ελέγξετε ότι ο υπολογισμός που εκτελείται από το πακέτο λογισμικού είναι σωστός;

Δεν υπάρχει ενιαία μέθοδος αλάνθαστης για να εξασφαλιστεί η ορθότητα των υπολογισμών του πακέτου λογισμικού, αλλά ένας συνδυασμός τεχνικών μπορεί να αυξήσει σημαντικά την εμπιστοσύνη. Η προσέγγιση εξαρτάται από τη φύση του λογισμικού και τους υπολογισμούς που εμπλέκονται. Ακολουθεί μια διαδικασία πολλαπλών επιπέδων:

1. Επαλήθευση μέσω ανεξάρτητου υπολογισμού:

* Χειροκίνητος υπολογισμός (για απλές περιπτώσεις): Για μικρά σύνολα δεδομένων ή απλούς υπολογισμούς, εκτελέστε χειροκίνητα τον υπολογισμό και συγκρίνετε τα αποτελέσματα. Αυτή είναι η πιο άμεση, αν και κουραστική, μέθοδος επαλήθευσης.

* Εναλλακτικό λογισμικό/εργαλείο: Χρησιμοποιήστε ένα διαφορετικό πακέτο λογισμικού ή μια ειδική αριθμομηχανή/εργαλείο για να εκτελέσετε τον ίδιο υπολογισμό στα ίδια δεδομένα. Οι αποκλίσεις δικαιολογούν την έρευνα. Εξετάστε τη χρήση λογισμικού ανοιχτού κώδικα όπου ο κώδικας είναι διαθέσιμος στο κοινό για έλεγχο.

* Αναλυτική λύση (εάν ισχύει): Εάν το πρόβλημα έχει μια γνωστή αναλυτική λύση (π.χ. επίλυση μιας τετραγωνικής εξίσωσης), συγκρίνετε το αριθμητικό αποτέλεσμα του λογισμικού στο ακριβές αναλυτικό αποτέλεσμα.

2. Δοκιμή με γνωστές εισόδους και αναμενόμενες εξόδους:

* Δοκιμή μονάδας: Εάν έχετε πρόσβαση στον πηγαίο κώδικα του λογισμικού, γράψτε τις δοκιμές μονάδας που επαληθεύουν την ορθότητα των μεμονωμένων λειτουργιών ή μονάδων που εμπλέκονται στον υπολογισμό. Αυτό είναι ιδιαίτερα πολύτιμο για πολύπλοκες αλγόριθμους.

* περιπτώσεις δοκιμής με γνωστά αποτελέσματα: Δημιουργήστε μια σειρά δοκιμαστικών περιπτώσεων με γνωστές εισόδους και τις αντίστοιχες αναμενόμενες εξόδους. Αυτές οι περιπτώσεις δοκιμών θα πρέπει να καλύπτουν μια σειρά σεναρίων, συμπεριλαμβανομένων των περιπτώσεων ακμής (π.χ. μηδενικές τιμές, πολύ μεγάλους ή πολύ μικρούς αριθμούς, οριακές συνθήκες). Συγκρίνετε τα αποτελέσματα του λογισμικού με τα αναμενόμενα αποτελέσματα για κάθε περίπτωση δοκιμής.

3. Εσωτερικοί έλεγχοι συνέπειας:

* Ανάλυση διαστάσεων: Εάν ο υπολογισμός περιλαμβάνει φυσικές ποσότητες, βεβαιωθείτε ότι οι μονάδες είναι συνεπείς σε όλο τον υπολογισμό και το τελικό αποτέλεσμα.

* Νόμοι διατήρησης: Εάν ισχύει (π.χ. σε προσομοιώσεις φυσικής), ελέγξτε εάν οι διατηρημένες ποσότητες (ενέργεια, ορμή, μάζα) διατηρούνται πράγματι εντός αποδεκτών ανοχών.

* Έλεγχοι υγιεινής: Εκτελέστε ελέγχους λογικών. Είναι τα αποτελέσματα στο αναμενόμενο εύρος τιμών; Έχουν νόημα στο πλαίσιο του προβλήματος; Τα ακραία ή απροσδόκητα αποτελέσματα θα πρέπει να προκαλέσουν περαιτέρω διερεύνηση.

* Ενδιάμεσα αποτελέσματα: Εξετάστε τα ενδιάμεσα αποτελέσματα για να εντοπίσετε πού ενδέχεται να έχουν συμβεί σφάλματα. Το πρόβλημα μπορεί να μην είναι με το τελικό αποτέλεσμα, αλλά με ένα βήμα στην πορεία.

4. Ανάλυση ευαισθησίας:

* ΕΙΣΑΓΩΓΕΣ ΕΙΣΑΓΩΓΗΣ ΕΛΕΥΘΕΡΩΝ: Αλλάξτε ελαφρά τα δεδομένα εισόδου και παρατηρήστε τον τρόπο με τον οποίο αλλάζει η έξοδος. Η μη ρεαλιστική ευαισθησία σε μικρές παραλλαγές εισροών υποδηλώνει ένα πρόβλημα με τον υπολογισμό.

5. Ανασκόπηση κώδικα (εάν ισχύει):

* Έχετε έναν άλλο προγραμματιστή αναθεώρηση του κώδικα για να ελέγξετε για λογικά σφάλματα ή ατέλειες στον αλγόριθμο. Αυτό είναι ιδιαίτερα επωφελές για πολύπλοκους ή κρίσιμους υπολογισμούς.

6. Τεκμηρίωση και ιχνηλασιμότητα:

* Η διεξοδική τεκμηρίωση της μεθόδου υπολογισμού, το λογισμικό που χρησιμοποιείται, τα δεδομένα εισόδου και τα αποτελέσματα που προέκυψαν είναι ζωτικής σημασίας για την αναπαραγωγιμότητα και το εντοπισμό σφαλμάτων.

Σημαντικές εκτιμήσεις:

* Αριθμητική ακρίβεια: Να γνωρίζετε τους περιορισμούς λόγω της αριθμητικής αριθμητικής σημείας. Οι μικρές αποκλίσεις μπορεί να είναι αποδεκτές λόγω σφαλμάτων στρογγυλοποίησης, ιδιαίτερα για πολύπλοκες υπολογισμούς που αφορούν πολλά βήματα.

* διάδοση σφάλματος: Κατανοήστε πώς τα σφάλματα στα δεδομένα εισόδου διαδίδονται μέσω του υπολογισμού και επηρεάζουν το τελικό αποτέλεσμα.

* Στατιστική σημασία: Για τους υπολογισμούς που περιλαμβάνουν στατιστική ανάλυση, επαληθεύστε τη στατιστική σημασία των αποτελεσμάτων.

Χρησιμοποιώντας ένα συνδυασμό αυτών των μεθόδων, μπορείτε να αυξήσετε σημαντικά την εμπιστοσύνη σας στην ορθότητα των υπολογισμών που εκτελούνται από ένα πακέτο λογισμικού. Καμία ενιαία τεχνική δεν προσφέρει απόλυτη βεβαιότητα, αλλά μια καλά στρογγυλεμένη προσέγγιση ελαχιστοποιεί τον κίνδυνο σφαλμάτων που δεν εντοπίζονται.