保证案例论证的解释与应用
1. 可验证性目标与概率模型
在进行系统测试和论证时,确保每个低级需求都能被验证是一个重要目标。我们可以将这个概念引入模型,用变量 A 来评估规范 Z 的可测试性“置信度”,A 取值为高或低。当 Z 正确时,A 为高的概率是 95%;当 Z 不正确时,A 为高的概率是 20%。
规范情况 | 高置信度 | 低置信度 |
---|---|---|
正确规范 | 95% | - |
不正确规范 | 20% | - |
概率分布 O 现在依赖于 A 和 Z,具体如下:
| 情况 | 高置信度 - 正确规范 | 低置信度 - 正确规范 | 高置信度 - 不正确规范 | 低置信度 - 不正确规范 |
| — | — | — | — | — |
| 概率 | 99% | 70% | 2% | 1% |
如果在进行测试前要求 A 为高,接受不正确系统的概率从 33.07% 降至 13.33%,接受正确系统的概率从 98.53% 增至 99.45%。Kemeny - Oppenheim 确认度量从 0.49 提高到 0.76。测试成功时系统正确的概率从 99.49% 提高到 99.85%;测试失败时系统正确的概率从 59.21% 降至 36.33%。虽然这