抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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実数演算アルゴリズムを実装するために数値コードを使用したときに浮動小数点丸め誤差が広がった。特に,高い浮動小数点の不正確さは,誘発されて一度深刻な問題を引き起こす可能性がある。高い浮動小数点不正確さを誘発するコンクリートテストケースを見つけることができることを試験法,デバッグを支援し,高不正確さを低減するのに役立つ。最近,二試験法は数値計算プログラム:局所性鋭敏型遺伝的アルゴリズム(LSGA)と二成分誘導ランダムテスト(BGRT)における高い浮動小数点不正確さを引き起こす入力見つけるために提案されている。しかし,実験はLSGAは誤警報の高い速度をもたらす可能性がある探索空間が大きい場合BARTは容易に局所的最大値に陥ることがあることを示した。本論文では,数値コードにおける高い浮動小数点不正確さを誘発する新しい試験方法を提案した。主なアイデアは,テストケースの大域的探索プロセスをガイドするための誤差解析から導いた発見的規則を活用している。ランダムおよびBGRT法との比較実験は,実際の科学的プログラムを含むベンチマークを行った。実験結果により,提案アプローチでは,12実世界プログラム(特にその入力空間である大規模なプログラムのための)の11の高い浮動小数点不正確さを誘発し,良好な安定性を持つことを入力を効率的に探索できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】