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J-GLOBAL ID：201902227838318371   整理番号：19A1767906

陰的増分モデル解析への拡張可能なアプローチ【JST・京大機械翻訳】

An extensible approach to implicit incremental model analyses

著者 (3件)： Hinkel Georg (Wiesbaden, Germany) ,  Heinrich Robert (Karlsruhe Institute of Technology, Karlsruhe, Germany) ,  Reussner Ralf (Karlsruhe Institute of Technology, Karlsruhe, Germany)
資料名： Software and Systems Modeling  (Software and Systems Modeling)
巻： 18  号： 5  ページ： 3151-3187  発行年： 2019年 
JST資料番号： A1112A  ISSN： 1619-1366  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： システムが進化するにつれて,システムのモデルに基づく解析結果は,可能な限り多くの場合に更新されなければならない。通常,モデル変化のわずかな部分しかないので,解析の中間結果の大部分は増分的に再利用できた。解析における正しい場所でのこれらの中間結果を人手で無効にすることは,符号意図を隠す非自明で誤りのあるタスクである。この問題に対する可能な解決策は暗黙の増分である。すなわち,劣化した保守性のコストなしで性能を向上させるために,バッチ仕様から増分アルゴリズムを導出する。現在のアプローチは,分析の部分集合に特殊化されるか,あるいは明示的な状態管理を必要とする。本論文では,カスタム動的アルゴリズムを統合できる陰的増分モデル解析へのアプローチを提案した。このために,カテゴリ理論を用いて増分誘導を定式化し,タイプ安全性と正当性を獲得した。拡張可能な陰的増分計算システムを実装し,増分質問を統合することによりその適用性を検証した。著者らは,マイクロベンチマークとコミュニティベンチマークを用いて性能を評価する。そこでは,明示的質問増分化の統合が,すべての変化後の解析を再実行するよりも,複数桁速い。Copyright 2019 Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 部分集合 ,  コミュニティ ,  適応性 ,  定式化 ,  再利用 ,  アルゴリズム ,  ベンチマーク ,  安全性 ,  ロット ,  計算機システム ,  分化 ,  カテゴリー理論 ,  *モデル
準シソーラス用語： マイクロベンチマーク ,  *モデル解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 増分計算 ,  モデル駆動 ,  モナド

分類 (5件)： 金属材料  (HC03020E) ,  反応工学,反応速度論  (XE01020M) ,  CAD,CAM  (JE10000A) ,  溶接欠陥  (WC07130P) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 増分 ,  モデル解析 ,  拡張