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847ca87559
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Costruire un modello di simulazione per i principali aspetti dei processi di business dell'azienda e per il sistema software da realizzare e valutare le migliorie apportate dal sistema software ai processi di business dell'azienda mediante simulazione.
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Una azienda finanziaria desidera costruire un sistema software per ottimizzare i processi di business. Quali delle seguenti attività può contribuire a validare i requisiti del sistema ?
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Costruire un prototipo del sistema e testarlo rispetto ai requisiti funzionali usando i dati storici dall'azienda.
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Costruire un prototipo del sistema e valutarne i requisiti non funzionali usando i dati storici dall'azienda.
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@ -1 +0,0 @@
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Testare l'interazione tra le componenti del sistema (cioè, integrazione di molte unità di sistema).
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Il system testing si concentra su:
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@ -1 +0,0 @@
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Testare le funzionalità di unità software individuali, oggetti, classi o metodi.
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Testare le interfacce per ciascuna componente.
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@ -1,30 +0,0 @@
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<pre>
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model System
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Integer y;
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Real r1024;
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Integer state1024[Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.nState];
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equation
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y = if (r1024 <= 0.3) then 1 else 0;
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algorithm
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when initial() then
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state1024 := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.initialState(614657, 30020);
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r1024 := 0;
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elsewhen sample(0,1) then
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(r1024,state1024) := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.random(pre(state1024));
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end when;
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end System;
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</pre>
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@ -1 +0,0 @@
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Si consideri l'ambiente (use case) che consiste di un utente che, ad ogni unità di tempo (ad esempio, un secondo) manda al nostro sistema input 1 (ad esempio, esegue una prenotazione) con probabilità 0.3 oppure input 0 con probabilità 0.7. Quale dei seguenti modelli Modelica rappresenta correttamente tale ambiente.
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@ -1,28 +0,0 @@
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<pre>
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model System
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Integer y; Real r1024;
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Integer state1024[Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.nState];
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equation
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y = if (r1024 <= 0.3) then 0 else 1;
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algorithm
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when initial() then
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state1024 := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.initialState(614657, 30020);
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r1024 := 0;
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elsewhen sample(0,1) then
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(r1024,state1024) := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.random(pre(state1024));
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end when;
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end System;
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</pre>
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@ -1,27 +0,0 @@
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<pre>
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model System
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Integer y; Real r1024;
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Integer state1024[Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.nState];
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equation
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y = if (r1024 >= 0.3) then 1 else 0;
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algorithm
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||||||
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||||||
when initial() then
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||||||
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||||||
state1024 := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.initialState(614657, 30020);
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||||||
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||||||
r1024 := 0;
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||||||
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||||||
elsewhen sample(0,1) then
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||||||
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||||||
(r1024,state1024) := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.random(pre(state1024));
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end when;
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end System;
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</pre>
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@ -1 +0,0 @@
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Stiamo costruendo il sistema giusto?
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@ -1 +0,0 @@
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La validazione risponde alla seguenete domanda:
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@ -1 +0,0 @@
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Stiamo costruendo il sistema nel modo giusto?
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Sono soddisfatti i requisti funzionali?
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@ -1 +0,0 @@
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Il performance testing è tipicamente eseguito una volta che il sistema è stato completamento integrato.
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@ -1 +0,0 @@
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Quale delle seguenti affermazioni è vera riguardo al performance testing?
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@ -1 +0,0 @@
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Il performance testing è tipicamente eseguito su un prototipo del sistema.
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Il performance testing è tipicamente eseguito solo sulle componenti del sistema prima dell'integrazione.
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Accertarsi che i requisiti definiscano un sistema che risolve il problema che l'utente pianifica di risolvere.
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Quali delle seguenti attività è parte del processo di validazione dei requisiti ?
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@ -1 +0,0 @@
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Accertarsi che il sistema soddisfi i requisiti dati.
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Accertarsi che l'architettura del sistema soddisfi i requisiti dati.
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Per ciascun incremento di funzionalità, scrivi test automatizzati, implementa la funzionalità, esegui i test e rivedi l'implementazione come necessario.
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Si consideri il Test-Driven Development (TDD). Quale delle seguenti affermazioni è vera?
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Per ciascun incremento di funzionalità, implementa la funzionalità, scrivi test automatizzati, esegui i test e rivedi l'implementazione come necessario.
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Scrivi test automatizzati per tutti i requisiti di sistema, esegui i test e rivedi l'implementazione come necessario.
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@ -1 +0,0 @@
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A*(2 + p)
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@ -1 +0,0 @@
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Si consideri un software costituito da due fasi F1 ed F2 ciascuna di costo A. Con probabilità p la fase F1 deve essere ripetuta (a causa di change requests) e con probabilità (1 - p) si passa alla fase F2 e poi al completamento (End) dello sviluppo. Qual'eè il costo atteso per lo sviluppo del software seguendo il processo sopra descritto ?
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@ -1 +0,0 @@
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3*A*p
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@ -1 +0,0 @@
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A*(1 + p)
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Costruire un prototipo, metterlo in esercizio ed accertarsi che i porti i benefici attesi.
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Quali delle seguenti attività può contribuire a validare i requisiti di un sistema ?
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Costruire un prototipo e testarlo a fondo per evidenziare subito errori di implementazione.
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@ -1 +0,0 @@
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Costruire un prototipo e valutarne attentamente le performance.
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Una release del software è resa disponibile agli utenti (beta users) per permettergli di sperimentare e quindi segnalare eventuali problemi rilevati agli sviluppatori.
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@ -1 +0,0 @@
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Quale delle seguenti affermazione è vera riguardo al beta testing ?
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@ -1 +0,0 @@
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Test automatizzato sono eseguiti sulla versione finale del sistema presso il cliente.
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Test automatizzato sono eseguiti sulla versione finale del sistema presso il sito di sviluppo del software.
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@ -1 +0,0 @@
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Testare le interfacce per ciascun componente.
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Il component testing si concentra su:
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@ -1 +0,0 @@
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Testare funzionalità di unità software individuali, oggetti, classi o metodi.
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Testare l'interazione tra molte componenti (cioè integrazione di molte unità).
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@ -1,13 +0,0 @@
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class Monitor
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||||||
InputReal x, y;
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||||||
OutputBoolean wy;
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||||||
Boolean wz;
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||||||
initial equation
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||||||
wy = false;
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||||||
equation
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||||||
wz = (time > 60) and (delay(x, 10) > 0) and (y >= 0);
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||||||
algorithm
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||||||
when edge(wz) then
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||||||
wy := true;
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||||||
end when;
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||||||
end Monitor;
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||||||
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@ -1,5 +0,0 @@
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||||||
Si consideri il seguente requisito:
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RQ: Dopo 60 unità di tempo dall'inizio dell'esecuzione vale la seguente proprietà:
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se 10 unità di tempo nel passato x era maggiore di 0 allora ora y è negativa.
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||||||
Tenendo presente che, al tempo time, delay(z, w) ritorna 0 se time <= w e ritorna il valore che z aveva al tempo (time - w), se time = w.
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||||||
Quale dei seguenti monitor meglio descrive il requisito RQ ?
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@ -1,13 +0,0 @@
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||||||
class Monitor
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||||||
InputReal x, y;
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||||||
OutputBoolean wy;
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Boolean wz;
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||||||
initial equation
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||||||
wy = false;
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||||||
equation
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||||||
wz = (time > 60) and (delay(x, 10) <= 0) and (y >= 0);
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||||||
algorithm
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||||||
when edge(wz) then
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||||||
wy := true;
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||||||
end when;
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||||||
end Monitor;
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||||||
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@ -1,14 +0,0 @@
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||||||
class Monitor
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||||||
InputReal x, y;
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||||||
OutputBoolean wy;
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||||||
Boolean wz;
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||||||
initial equation
|
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||||||
wy = false;
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||||||
equation
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||||||
wz = (time > 60) or (delay(x, 10) > 0) or (y >= 0);
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||||||
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||||||
algorithm
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||||||
when edge(wz) then
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||||||
wy := true;
|
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||||||
end when;
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|
||||||
end Monitor;
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||||||
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Testare funzionalità di unità software individuali, oggetti, classi o metodi.
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||||||
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Unit testing si concentra su:
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Testare le interfacce di ciascuna componente.
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||||||
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@ -1 +0,0 @@
|
||||||
Testare l'interazione tra componenti.
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||||||
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@ -1 +0,0 @@
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1/1000
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||||||
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Il rischio R può essere calcolato come R = P*C, dove P è la probabilità dell'evento avverso (software failure nel nostro contesto) e C è il costo dell'occorrenza dell'evento avverso. Si consideri un software il cui costo per la failure è C = 1000000 EUR. Volendo un rischio non superiore a 1000 EUR quale è il valore massimo della probabilità di failure P accettabile?
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@ -1 +0,0 @@
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1/10
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
1/100
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||||||
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
2*A*(p +1)
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||||||
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
Si consideri un software sviluppato seguendo un approccio iterativo implementato con due fasi: F1 seguita da F2. Ciascuna fase ha costo A e deve essere ripetuta una seconda volta con probabilità p. Qual'e' il costo atteso dello sviluppo dell'intero software?
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||||||
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@ -1 +0,0 @@
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||||||
3*A*(p + 1)
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||||||
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@ -1 +0,0 @@
|
||||||
2*A*(p + 2)
|
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||||||
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@ -1,15 +0,0 @@
|
||||||
class Monitor
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|
||||||
|
|
||||||
InputReal x; // plant output
|
|
||||||
OutputBoolean y;
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||||||
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|
||||||
Boolean z;
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|
||||||
initial equation
|
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||||||
y = false;
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||||||
equation
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|
||||||
z = (time > 0) and ((x >= 5) or (x <= 0)) and ((x >= 15) or (x <= 10)) ;
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||||||
algorithm
|
|
||||||
when edge(z) then
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|
||||||
y := true;
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||||||
end when;
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|
||||||
end Monitor;
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||||||
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@ -1,3 +0,0 @@
|
||||||
Si consideri il seguente requisito:
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||||||
RQ1: Durante l'esecuzione del programma (cioè per tutti gli istanti di tempo positivi) la variabile x è sempre nell'intervallo [0, 5] oppure [10, 15]
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||||||
Quale dei seguenti monitor meglio descrive il requisito RQ1 ?
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||||||
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@ -1,15 +0,0 @@
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class Monitor
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||||||
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||||||
InputReal x; // plant output
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||||||
OutputBoolean y;
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||||||
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||||||
Boolean z;
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|
||||||
initial equation
|
|
||||||
y = false;
|
|
||||||
equation
|
|
||||||
z = (time > 0) and ((x >= 0) or (x <= 5)) and ((x >= 10) or (x <= 15)) );
|
|
||||||
algorithm
|
|
||||||
when edge(z) then
|
|
||||||
y := true;
|
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||||||
end when;
|
|
||||||
end Monitor;
|
|
||||||
|
|
@ -1,15 +0,0 @@
|
||||||
class Monitor
|
|
||||||
|
|
||||||
InputReal x; // plant output
|
|
||||||
OutputBoolean y;
|
|
||||||
|
|
||||||
Boolean z;
|
|
||||||
initial equation
|
|
||||||
y = false;
|
|
||||||
equation
|
|
||||||
z = (time > 0) and ( ((x >= 0) and (x <= 5)) or ((x >= 10) and (x <= 15)) );
|
|
||||||
algorithm
|
|
||||||
when edge(z) then
|
|
||||||
y := true;
|
|
||||||
end when;
|
|
||||||
end Monitor;
|
|
||||||
|
|
@ -1,12 +0,0 @@
|
||||||
class System
|
|
||||||
Real x; // MB in buffer
|
|
||||||
Real u; // input pulse
|
|
||||||
initial equation
|
|
||||||
x = 3;
|
|
||||||
u = 0;
|
|
||||||
equation
|
|
||||||
when sample(0, 1) then
|
|
||||||
u = 1 - pre(u);
|
|
||||||
end when;
|
|
||||||
der(x) = 2*u - 1.0;
|
|
||||||
end System;
|
|
||||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
||||||
Un I/O buffer è alimentato da una componente che fornisce un input periodico di periodo 2 secondi. Durante la prima metà del periodo, l'input rate è 2MB/s mentre durante la seconda metà del periodo l'input rate è 0. Quindi l'input rate medio è di 1MB/s. L' I/O buffer, a sua volta, alimenta una componente che richiede (in media) 1MB/s. Quale dei seguenti modelli Modelica è un modello ragionevole per il sistema descritto sopra ?
|
|
||||||
|
|
@ -1,12 +0,0 @@
|
||||||
class System
|
|
||||||
Real x; // MB in buffer
|
|
||||||
Real u; // input pulse
|
|
||||||
initial equation
|
|
||||||
x = 3;
|
|
||||||
u = 0;
|
|
||||||
equation
|
|
||||||
when sample(0, 1) then
|
|
||||||
u = 1 - pre(u);
|
|
||||||
end when;
|
|
||||||
der(x) = 2*u - 2.0;
|
|
||||||
end System;
|
|
||||||
|
|
@ -1,12 +0,0 @@
|
||||||
class System
|
|
||||||
Real x; // MB in buffer
|
|
||||||
Real u; // input pulse
|
|
||||||
initial equation
|
|
||||||
x = 3;
|
|
||||||
u = 0;
|
|
||||||
equation
|
|
||||||
when sample(0, 1) then
|
|
||||||
u = 1 - pre(u);
|
|
||||||
end when;
|
|
||||||
der(x) = 2*u + 1.0;
|
|
||||||
end System;
|
|
||||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
||||||
Testare le interfacce per ciascun componente.
|
|
||||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
||||||
Il component testing si concentra su:
|
|
||||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
||||||
Testare funzionalità di unità software individuali, oggetti, classi o metodi.
|
|
||||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
||||||
Testare l'interazione tra molte componenti (cioè integrazione di molte unità).
|
|
||||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
||||||
Requisito utente.
|
|
||||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
||||||
Si consideri il seguente requisito: "Il sistema fornisce l'elenco dei clienti in ordine alfabetico". Di che tipo di requisito si tratta?
|
|
||||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
||||||
Requisito di sistema.
|
|
||||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
||||||
Requisito non-funzionale.
|
|
||||||
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 21 KiB |
|
|
@ -1,33 +0,0 @@
|
||||||
model System
|
|
||||||
parameter Integer F1 = 1;
|
|
||||||
parameter Integer F2 = 2;
|
|
||||||
parameter Integer F3 = 3;
|
|
||||||
parameter Integer End = 4;
|
|
||||||
parameter Real p = 0.3;
|
|
||||||
parameter Real A[4, 4] =
|
|
||||||
[
|
|
||||||
0, 1, 0, 0;
|
|
||||||
p, 0, 1-p, 0;
|
|
||||||
0, p, 0, 1-p;
|
|
||||||
0, 0, 0, 1
|
|
||||||
];
|
|
||||||
Integer x; Real r1024;
|
|
||||||
Integer state1024[Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.nState];
|
|
||||||
algorithm
|
|
||||||
when initial() then
|
|
||||||
state1024 := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.initialState(614657, 30020);
|
|
||||||
x := F1;
|
|
||||||
r1024 := 0;
|
|
||||||
elsewhen sample(0,1) then
|
|
||||||
(r1024,state1024) := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.random(pre(state1024));
|
|
||||||
if (r1024 <= A[x, F1]) then
|
|
||||||
x := F1;
|
|
||||||
elseif (r1024 <= A[x, F1] + A[x, F2]) then
|
|
||||||
x := F2;
|
|
||||||
elseif (r1024 <= A[x, F1] + A[x, F2] + A[x, F3]) then
|
|
||||||
x := F3;
|
|
||||||
else
|
|
||||||
x := End;
|
|
||||||
end if;
|
|
||||||
end when;
|
|
||||||
end System;
|
|
||||||
|
|
@ -1,3 +0,0 @@
|
||||||
img=https://i.imgur.com/t1KV4Qy.png
|
|
||||||
Si consideri la seguente Markov Chain:
|
|
||||||
Quale dei seguenti modelli Modelica fornisce un modello ragionevole per la Markov Chain di cui sopra?
|
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||||||
|
|
@ -1,33 +0,0 @@
|
||||||
model System
|
|
||||||
parameter Integer F1 = 1;
|
|
||||||
parameter Integer F2 = 2;
|
|
||||||
parameter Integer F3 = 3;
|
|
||||||
parameter Integer End = 4;
|
|
||||||
parameter Real p = 0.3;
|
|
||||||
parameter Real A[4, 4] =
|
|
||||||
[
|
|
||||||
0, 1, 0, 0;
|
|
||||||
p, 0, 0, 1-p;
|
|
||||||
0, 0, p, 1-p;
|
|
||||||
0, 0, 0, 1
|
|
||||||
];
|
|
||||||
Integer x; Real r1024;
|
|
||||||
Integer state1024[Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.nState];
|
|
||||||
algorithm
|
|
||||||
when initial() then
|
|
||||||
state1024 := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.initialState(614657, 30020);
|
|
||||||
x := F1;
|
|
||||||
r1024 := 0;
|
|
||||||
elsewhen sample(0,1) then
|
|
||||||
(r1024,state1024) := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.random(pre(state1024));
|
|
||||||
if (r1024 <= A[x, F1]) then
|
|
||||||
x := F1;
|
|
||||||
elseif (r1024 <= A[x, F1] + A[x, F2]) then
|
|
||||||
x := F2;
|
|
||||||
elseif (r1024 <= A[x, F1] + A[x, F2] + A[x, F3]) then
|
|
||||||
x := F3;
|
|
||||||
else
|
|
||||||
x := End;
|
|
||||||
end if;
|
|
||||||
end when;
|
|
||||||
end System;
|
|
||||||
|
|
@ -1,33 +0,0 @@
|
||||||
model System
|
|
||||||
parameter Integer F1 = 1;
|
|
||||||
parameter Integer F2 = 2;
|
|
||||||
parameter Integer F3 = 3;
|
|
||||||
parameter Integer End = 4;
|
|
||||||
parameter Real p = 0.3;
|
|
||||||
parameter Real A[4, 4] =
|
|
||||||
[
|
|
||||||
0, 1, 0, 0;
|
|
||||||
p, 1-p, 0, 0;
|
|
||||||
0, 0, p, 1-p;
|
|
||||||
0, 0, 0, 1
|
|
||||||
];
|
|
||||||
Integer x; Real r1024;
|
|
||||||
Integer state1024[Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.nState];
|
|
||||||
algorithm
|
|
||||||
when initial() then
|
|
||||||
state1024 := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.initialState(614657, 30020);
|
|
||||||
x := F1;
|
|
||||||
r1024 := 0;
|
|
||||||
elsewhen sample(0,1) then
|
|
||||||
(r1024,state1024) := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.random(pre(state1024));
|
|
||||||
if (r1024 <= A[x, F1]) then
|
|
||||||
x := F1;
|
|
||||||
elseif (r1024 <= A[x, F1] + A[x, F2]) then
|
|
||||||
x := F2;
|
|
||||||
elseif (r1024 <= A[x, F1] + A[x, F2] + A[x, F3]) then
|
|
||||||
x := F3;
|
|
||||||
else
|
|
||||||
x := End;
|
|
||||||
end if;
|
|
||||||
end when;
|
|
||||||
end System;
|
|
||||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
||||||
1.5*A
|
|
||||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
||||||
Si consideri un software sviluppato seguendo un approccio plan-driven implementato con due fasi: F1, F2. La fase F1 ha costo A e la fase F2 ha costo il 50% di A. Qual'e' il costo dello sviluppo del software?
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|
||||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
||||||
0.5*A
|
|
||||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
||||||
A
|
|
||||||
|
|
@ -1,13 +0,0 @@
|
||||||
class Monitor
|
|
||||||
InputReal x, y;
|
|
||||||
OutputBoolean wy;
|
|
||||||
Boolean wz;
|
|
||||||
initial equation
|
|
||||||
wy = false;
|
|
||||||
equation
|
|
||||||
wz = (time > 40) and (delay(x, 10) > 1) and (y < 0);
|
|
||||||
algorithm
|
|
||||||
when edge(wz) then
|
|
||||||
wy := true;
|
|
||||||
end when;
|
|
||||||
end Monitor;
|
|
||||||
|
|
@ -1,5 +0,0 @@
|
||||||
Si consideri il seguente requisito:
|
|
||||||
RQ: Dopo 40 unità di tempo dall'inizio dell'esecuzione vale la seguente proprietà:
|
|
||||||
se 10 unità di tempo nel passato x era maggiore di 1 allora ora y è nonegativa.
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|
||||||
Tenendo presente che, al tempo time, delay(z, w) ritorna 0 se time <= w e ritorna il valore che z aveva al tempo (time - w), se time = w.
|
|
||||||
Quale dei seguenti monitor meglio descrive il requisito RQ ?
|
|
||||||
|
|
@ -1,13 +0,0 @@
|
||||||
class Monitor
|
|
||||||
InputReal x, y;
|
|
||||||
OutputBoolean wy;
|
|
||||||
Boolean wz;
|
|
||||||
initial equation
|
|
||||||
wy = false;
|
|
||||||
equation
|
|
||||||
wz = (time > 40) or (delay(x, 10) > 1) or (y < 0);
|
|
||||||
algorithm
|
|
||||||
when edge(wz) then
|
|
||||||
wy := true;
|
|
||||||
end when;
|
|
||||||
end Monitor;
|
|
||||||
|
|
@ -1,13 +0,0 @@
|
||||||
class Monitor
|
|
||||||
InputReal x, y;
|
|
||||||
OutputBoolean wy;
|
|
||||||
Boolean wz;
|
|
||||||
initial equation
|
|
||||||
wy = false;
|
|
||||||
equation
|
|
||||||
wz = (time > 40) and (delay(x, 10) > 1) and (y >= 0);
|
|
||||||
algorithm
|
|
||||||
when edge(wz) then
|
|
||||||
wy := true;
|
|
||||||
end when;
|
|
||||||
end Monitor;
|
|
||||||
|
|
@ -1,15 +0,0 @@
|
||||||
class Monitor
|
|
||||||
|
|
||||||
InputReal x; // plant output
|
|
||||||
OutputBoolean y;
|
|
||||||
|
|
||||||
Boolean z;
|
|
||||||
initial equation
|
|
||||||
y = false;
|
|
||||||
equation
|
|
||||||
z = (time > 20) and ((x >= 30) or (x <= 20)) ;
|
|
||||||
algorithm
|
|
||||||
when edge(z) then
|
|
||||||
y := true;
|
|
||||||
end when;
|
|
||||||
end Monitor;
|
|
||||||
|
|
@ -1,3 +0,0 @@
|
||||||
Si consideri il seguente requisito:
|
|
||||||
RQ1: Dopo 20 unità di tempo dall'inizio dell'esecuzione la variabile x è sempre nell'intervallo [20, 30] .
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|
||||||
Quale dei seguenti monitor meglio descrive il requisito RQ1 ?
|
|
||||||
|
|
@ -1,15 +0,0 @@
|
||||||
class Monitor
|
|
||||||
|
|
||||||
InputReal x; // plant output
|
|
||||||
OutputBoolean y;
|
|
||||||
|
|
||||||
Boolean z;
|
|
||||||
initial equation
|
|
||||||
y = false;
|
|
||||||
equation
|
|
||||||
z = (time > 20) or ((x >= 20) and (x <= 30)) ;
|
|
||||||
algorithm
|
|
||||||
when edge(z) then
|
|
||||||
y := true;
|
|
||||||
end when;
|
|
||||||
end Monitor;
|
|
||||||
|
|
@ -1,15 +0,0 @@
|
||||||
class Monitor
|
|
||||||
|
|
||||||
InputReal x; // plant output
|
|
||||||
OutputBoolean y;
|
|
||||||
|
|
||||||
Boolean z;
|
|
||||||
initial equation
|
|
||||||
y = false;
|
|
||||||
equation
|
|
||||||
z = (time > 20) and (x >= 20) and (x <= 30) ;
|
|
||||||
algorithm
|
|
||||||
when edge(z) then
|
|
||||||
y := true;
|
|
||||||
end when;
|
|
||||||
end Monitor;
|
|
||||||
|
|
@ -1,13 +0,0 @@
|
||||||
model System
|
|
||||||
Integer y; Real r1024;
|
|
||||||
Integer state1024[Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.nState];
|
|
||||||
equation
|
|
||||||
y = if (r1024 <= 0.2) then -1 else if (r1024 <= 0.7) then 0 else 1;
|
|
||||||
algorithm
|
|
||||||
when initial() then
|
|
||||||
state1024 := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.initialState(614657, 30020);
|
|
||||||
r1024 := 0;
|
|
||||||
elsewhen sample(0,1) then
|
|
||||||
(r1024,state1024) := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.random(pre(state1024));
|
|
||||||
end when;
|
|
||||||
end System;
|
|
||||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
||||||
Si consideri l'ambiente (use case) consistente di un utente che ad ogni unità di tempo (ad esempio, un secondo) invia al nostro sistema input -1 con probabilità 0.2, input 0 con probabilità 0.5 ed input 1 con probabilità 0.3. Quale dei seguenti modelli Modelica rappresenta correttamente tale ambiente.
|
|
||||||
|
|
@ -1,13 +0,0 @@
|
||||||
model System
|
|
||||||
Integer y; Real r1024;
|
|
||||||
Integer state1024[Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.nState];
|
|
||||||
equation
|
|
||||||
y = if (r1024 <= 0.3) then -1 else if (r1024 <= 0.7) then 0 else 1;
|
|
||||||
algorithm
|
|
||||||
when initial() then
|
|
||||||
state1024 := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.initialState(614657, 30020);
|
|
||||||
r1024 := 0;
|
|
||||||
elsewhen sample(0,1) then
|
|
||||||
(r1024,state1024) := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.random(pre(state1024));
|
|
||||||
end when;
|
|
||||||
end System;
|
|
||||||
|
|
@ -1,13 +0,0 @@
|
||||||
model System
|
|
||||||
Integer y; Real r1024;
|
|
||||||
Integer state1024[Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.nState];
|
|
||||||
equation
|
|
||||||
y = if (r1024 <= 0.2) then -1 else if (r1024 <= 0.5) then 0 else 1;
|
|
||||||
algorithm
|
|
||||||
when initial() then
|
|
||||||
state1024 := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.initialState(614657, 30020);
|
|
||||||
r1024 := 0;
|
|
||||||
elsewhen sample(0,1) then
|
|
||||||
(r1024,state1024) := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.random(pre(state1024));
|
|
||||||
end when;
|
|
||||||
end System;
|
|
||||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
||||||
Il performance testing è tipicamente eseguito una volta che il sistema è stato completamento integrato.
|
|
||||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
||||||
Quale delle seguenti affermazioni è vera riguardo al performance testing?
|
|
||||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
||||||
Il performance testing è tipicamente eseguito su un prototipo del sistema.
|
|
||||||
Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show more
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