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1
0721_0/correct.txt
Normal file
1
0721_0/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
La variabile x è nell'intervallo [0, 5].
|
17
0721_0/quest.txt
Normal file
17
0721_0/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,17 @@
|
|||
Si consideri il monitor seguente che ritorna true appena i requisiti per il sistema monitorato sono violati.
|
||||
<pre>
|
||||
block Monitor
|
||||
input Real x;
|
||||
output Boolean y;
|
||||
Boolean w;
|
||||
initial equation
|
||||
y = false;
|
||||
equation
|
||||
w = ((x < 0) or (x > 5));
|
||||
algorithm
|
||||
when edge(w) then
|
||||
y := true;
|
||||
end when;
|
||||
end Monitor;
|
||||
</pre>
|
||||
Quale delle seguenti affermazioni meglio descrive il requisito monitorato.
|
1
0721_0/wrong1.txt
Normal file
1
0721_0/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
La variable x è minore di 0.
|
1
0721_0/wrong2.txt
Normal file
1
0721_0/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
La variabile x è fuori dall'intervallo [0, 5].
|
1
0721_1/correct.txt
Normal file
1
0721_1/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Per tutti gli istanti di tempo della forma 1 + 4*k (con k = 0, 1, 2, 3, ...) x vale 1.
|
11
0721_1/quest.txt
Normal file
11
0721_1/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,11 @@
|
|||
Si consideri il seguente modello Modelica:
|
||||
class System
|
||||
Integer x;
|
||||
initial equation
|
||||
x = 0;
|
||||
equation
|
||||
when sample(0, 2) then
|
||||
x = 1 - pre(x);
|
||||
end when;
|
||||
end System;
|
||||
Quale delle seguenti affermazioni è vera per la variabile intera x?
|
1
0721_1/wrong1.txt
Normal file
1
0721_1/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Per tutti gli istanti di tempo della forma 3 + 4*k (con k = 0, 1, 2, 3, ...) x vale 1.
|
1
0721_1/wrong2.txt
Normal file
1
0721_1/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Per tutti gli istanti di tempo della forma 1 + 4*k (con k = 0, 1, 2, 3, ...) x vale 0.
|
1
0721_10/correct.txt
Normal file
1
0721_10/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Il performance testing è tipicamente eseguito una volta che il sistema è stato completamento integrato.
|
1
0721_10/quest.txt
Normal file
1
0721_10/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Quale delle seguenti affermazioni è vera riguardo al performance testing?
|
1
0721_10/wrong1.txt
Normal file
1
0721_10/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Il performance testing è tipicamente eseguito su un prototipo del sistema.
|
1
0721_10/wrong2.txt
Normal file
1
0721_10/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Il performance testing è tipicamente eseguito solo sulle componenti del sistema prima dell'integrazione.
|
13
0721_11/correct.txt
Normal file
13
0721_11/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,13 @@
|
|||
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;
|
5
0721_11/quest.txt
Normal file
5
0721_11/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,5 @@
|
|||
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.
|
||||
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 ?
|
13
0721_11/wrong1.txt
Normal file
13
0721_11/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,13 @@
|
|||
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;
|
13
0721_11/wrong2.txt
Normal file
13
0721_11/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,13 @@
|
|||
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
0721_12/correct.txt
Normal file
1
0721_12/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Costruire un prototipo, eseguirlo usando dati storici dai log di produzione e valutare la capacità del prototipo di ridurre gli scarti.
|
1
0721_12/quest.txt
Normal file
1
0721_12/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Una azienda manifatturiera desidera costruire un sistema software per monitorare (attraverso sensori) la produzione al fine di ridurre gli scarti. Quali delle seguenti attività contribuisce a validare i requisiti del sistema.
|
1
0721_12/wrong1.txt
Normal file
1
0721_12/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Costruire un prototipo, eseguirlo usando dati storici dai log di produzione e valutarne le performance.
|
1
0721_12/wrong2.txt
Normal file
1
0721_12/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Costruire un prototipo, eseguirlo usando dati storici dai log di produzione ed identificare errori di implementazione.
|
4
0721_13/quest.txt
Normal file
4
0721_13/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,4 @@
|
|||
Si consideri l'automa segunete:
|
||||
|
||||
|
||||
Quale dei seguenti modelli Modelica fornisce un modello ragionevole per l'automa di cui sopra.
|
16
0721_13/wrong1.txt
Normal file
16
0721_13/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,16 @@
|
|||
function next
|
||||
input Integer x;
|
||||
output Integer y;
|
||||
algorithm
|
||||
y := 1 + x;
|
||||
end next;
|
||||
|
||||
class System
|
||||
Integer x;
|
||||
initial equation
|
||||
x = 0;
|
||||
equation
|
||||
when sample(0, 1) then
|
||||
x = next(pre(x));
|
||||
end when;
|
||||
end System;
|
16
0721_13/wrong2.txt
Normal file
16
0721_13/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,16 @@
|
|||
function next
|
||||
input Integer x;
|
||||
output Integer y;
|
||||
algorithm
|
||||
y := x;
|
||||
end next;
|
||||
|
||||
class System
|
||||
Integer x;
|
||||
initial equation
|
||||
x = 0;
|
||||
equation
|
||||
when sample(0, 1) then
|
||||
x = next(pre(x));
|
||||
end when;
|
||||
end System;
|
16
0721_13/wrong3.txt
Normal file
16
0721_13/wrong3.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,16 @@
|
|||
function next
|
||||
input Integer x;
|
||||
output Integer y;
|
||||
algorithm
|
||||
y := 1 - x;
|
||||
end next;
|
||||
|
||||
class System
|
||||
Integer x;
|
||||
initial equation
|
||||
x = 0;
|
||||
equation
|
||||
when sample(0, 1) then
|
||||
x = next(pre(x));
|
||||
end when;
|
||||
end System;
|
15
0721_14/correct.txt
Normal file
15
0721_14/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,15 @@
|
|||
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;
|
3
0721_14/quest.txt
Normal file
3
0721_14/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,3 @@
|
|||
Si consideri il seguente requisito:
|
||||
RQ1: Dopo 20 unità di tempo dall'inizio dell'esecuzione la variabile x è sempre nell'intervallo [20, 30] .
|
||||
Quale dei seguenti monitor meglio descrive il requisito RQ1 ?
|
15
0721_14/wrong1.txt
Normal file
15
0721_14/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,15 @@
|
|||
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;
|
15
0721_14/wrong2.txt
Normal file
15
0721_14/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,15 @@
|
|||
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
0721_15/correct.txt
Normal file
1
0721_15/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Costruire un prototipo, metterlo in esercizio ed accertarsi che i porti i benefici attesi.
|
1
0721_15/quest.txt
Normal file
1
0721_15/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Quali delle seguenti attività può contribuire a validare i requisiti di un sistema ?
|
1
0721_15/wrong1.txt
Normal file
1
0721_15/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Costruire un prototipo e valutarne attentamente le performance.
|
1
0721_15/wrong2.txt
Normal file
1
0721_15/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Costruire un prototipo e testarlo a fondo per evidenziare subito errori di implementazione.
|
1
0721_16/correct.txt
Normal file
1
0721_16/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Testare l'interazione tra le componenti del sistema (cioè, integrazione di molte unità di sistema).
|
1
0721_16/quest.txt
Normal file
1
0721_16/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Il system testing si concentra su:
|
1
0721_16/wrong1.txt
Normal file
1
0721_16/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Testare le interfacce per ciascuna componente.
|
1
0721_16/wrong2.txt
Normal file
1
0721_16/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Testare le funzionalità di unità software individuali, oggetti, classi o metodi.
|
1
0721_17/correct.txt
Normal file
1
0721_17/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Ad ogni istante di tempo della forma 1 + 4*k (k = 0, 1, 2, 3, ...), x vale "true".
|
11
0721_17/quest.txt
Normal file
11
0721_17/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,11 @@
|
|||
Si consideri il seguente modello Modelica.
|
||||
class System
|
||||
Boolean x;
|
||||
initial equation
|
||||
x = false;
|
||||
equation
|
||||
when sample(0, 2) then
|
||||
x = not (pre(x));
|
||||
end when;
|
||||
end System;
|
||||
Quale delle seguenti affermazioni vale per la variabile booleana x ?
|
1
0721_17/wrong1.txt
Normal file
1
0721_17/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
At time instants of form 1 + 4*k (with k = 0, 1, 2, 3, ...) x takes value "false".
|
1
0721_17/wrong2.txt
Normal file
1
0721_17/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Ad ogni istante di tempo della forma 3 + 4*k (k = 0, 1, 2, 3, ...), x vale "true".
|
3
0721_18/quest.txt
Normal file
3
0721_18/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,3 @@
|
|||
L'input ad un sistema è costituito da un utente (umano) che preme due pulsanti etichettati con 0 ed 1.
|
||||
Con probabilità 0.6 l'utente preme il pulsante 0, con probabilità 0.4 l'utente preme il pulsante 1.
|
||||
Quale dei seguenti modelli Modelica fornisce un modello ragionevole per l'utente di cui sopra?
|
14
0721_18/wrong1.txt
Normal file
14
0721_18/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,14 @@
|
|||
model Env
|
||||
Integer x; // Pulsante premuto dall'utente
|
||||
Real r1024;
|
||||
Integer state1024[Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.nState];
|
||||
algorithm
|
||||
when initial() then
|
||||
state1024 := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.initialState(614657, 30020);
|
||||
x := 0;
|
||||
r1024 := 0;
|
||||
elsewhen sample(0,1) then
|
||||
(r1024,state1024) := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.random(pre(state1024));
|
||||
if (r1024 >= 0.6) then x := 0; else x := 1; end if;
|
||||
end when;
|
||||
end Env;
|
14
0721_18/wrong2.txt
Normal file
14
0721_18/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,14 @@
|
|||
model Env
|
||||
Integer x; // Pulsante premuto dall'utente
|
||||
Real r1024;
|
||||
Integer state1024[Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.nState];
|
||||
algorithm
|
||||
when initial() then
|
||||
state1024 := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.initialState(614657, 30020);
|
||||
x := 0;
|
||||
r1024 := 0;
|
||||
elsewhen sample(0,1) then
|
||||
(r1024,state1024) := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.random(pre(state1024));
|
||||
if (r1024 <= 0.6) then x := 1; else x := 0; end if;
|
||||
end when;
|
||||
end Env;
|
14
0721_18/wrong3.txt
Normal file
14
0721_18/wrong3.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,14 @@
|
|||
model Env
|
||||
Integer x; // Pulsante premuto dall'utente
|
||||
Real r1024;
|
||||
Integer state1024[Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.nState];
|
||||
algorithm
|
||||
when initial() then
|
||||
state1024 := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.initialState(614657, 30020);
|
||||
x := 0;
|
||||
r1024 := 0;
|
||||
elsewhen sample(0,1) then
|
||||
(r1024,state1024) := Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.random(pre(state1024));
|
||||
if (r1024 <= 0.6) then x := 0; else x := 1; end if;
|
||||
end when;
|
||||
end Env;
|
4
0721_19/quest.txt
Normal file
4
0721_19/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,4 @@
|
|||
Si consideri la seguente Markov Chain:
|
||||
|
||||
|
||||
Quale dei seguenti modelli Modelica fornisce un modello ragionevole per la Markov Chain di cui sopra?
|
33
0721_19/wrong1.txt
Normal file
33
0721_19/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,33 @@
|
|||
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;
|
33
0721_19/wrong2.txt
Normal file
33
0721_19/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,33 @@
|
|||
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;
|
33
0721_19/wrong3.txt
Normal file
33
0721_19/wrong3.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,33 @@
|
|||
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
0721_2/correct.txt
Normal file
1
0721_2/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Una release del software è resa disponibile agli utenti (beta users) per permettergli di sperimentare e quindi segnalare eventuali problemi rilevati agli sviluppatori.
|
1
0721_2/quest.txt
Normal file
1
0721_2/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Quale delle seguenti affermazione è vera riguardo al beta testing ?
|
1
0721_2/wrong1.txt
Normal file
1
0721_2/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Test automatizzato sono eseguiti sulla versione finale del sistema presso il cliente.
|
1
0721_2/wrong2.txt
Normal file
1
0721_2/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Test automatizzato sono eseguiti sulla versione finale del sistema presso il sito di sviluppo del software.
|
15
0721_20/correct.txt
Normal file
15
0721_20/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,15 @@
|
|||
class Monitor
|
||||
|
||||
InputReal x; // plant output
|
||||
OutputBoolean y;
|
||||
|
||||
Boolean z;
|
||||
initial equation
|
||||
y = false;
|
||||
equation
|
||||
z = (time > 0) and ((x >= 5) or (x <= 0)) and ((x >= 15) or (x <= 10)) ;
|
||||
algorithm
|
||||
when edge(z) then
|
||||
y := true;
|
||||
end when;
|
||||
end Monitor;
|
3
0721_20/quest.txt
Normal file
3
0721_20/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,3 @@
|
|||
Si consideri il seguente requisito:
|
||||
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]
|
||||
Quale dei seguenti monitor meglio descrive il requisito RQ1 ?
|
15
0721_20/wrong1.txt
Normal file
15
0721_20/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,15 @@
|
|||
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;
|
15
0721_20/wrong2.txt
Normal file
15
0721_20/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,15 @@
|
|||
class Monitor
|
||||
|
||||
InputReal x; // plant output
|
||||
OutputBoolean y;
|
||||
|
||||
Boolean z;
|
||||
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;
|
||||
end when;
|
||||
end Monitor;
|
1
0721_21/correct.txt
Normal file
1
0721_21/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
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.
|
1
0721_21/quest.txt
Normal file
1
0721_21/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
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 ?
|
1
0721_21/wrong1.txt
Normal file
1
0721_21/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Costruire un prototipo del sistema e valutarne i requisiti non funzionali usando i dati storici dall'azienda.
|
1
0721_21/wrong2.txt
Normal file
1
0721_21/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Costruire un prototipo del sistema e testarlo rispetto ai requisiti funzionali usando i dati storici dall'azienda.
|
1
0721_22/quest.txt
Normal file
1
0721_22/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
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.
|
13
0721_22/wrong1.txt
Normal file
13
0721_22/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,13 @@
|
|||
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;
|
13
0721_22/wrong2.txt
Normal file
13
0721_22/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,13 @@
|
|||
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;
|
13
0721_22/wrong3.txt
Normal file
13
0721_22/wrong3.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,13 @@
|
|||
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;
|
13
0721_23/correct.txt
Normal file
13
0721_23/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,13 @@
|
|||
class Monitor
|
||||
InputReal x, y;
|
||||
OutputBoolean wy;
|
||||
Boolean wz;
|
||||
initial equation
|
||||
wy = false;
|
||||
equation
|
||||
wz = (time > 60) and (delay(x, 10) > 0) and (y <= 0);
|
||||
algorithm
|
||||
when edge(wz) then
|
||||
wy := true;
|
||||
end when;
|
||||
end Monitor;
|
5
0721_23/quest.txt
Normal file
5
0721_23/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,5 @@
|
|||
Si consideri il seguente requisito:
|
||||
RQ: Dopo 60 unità di tempo dall'inizio dell'esecuzione vale la seguente proprietà:
|
||||
se 10 unità di tempo nel passato era stata richiesta una risorsa (variabile x positiva) allora ora è concesso l'accesso alla risorsa (variabile y positiva)
|
||||
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 ?
|
13
0721_23/wrong1.txt
Normal file
13
0721_23/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,13 @@
|
|||
class Monitor
|
||||
InputReal x, y;
|
||||
OutputBoolean wy;
|
||||
Boolean wz;
|
||||
initial equation
|
||||
wy = false;
|
||||
equation
|
||||
wz = (time > 60) and (delay(x, 10) > 0) and (y > 0);
|
||||
algorithm
|
||||
when edge(wz) then
|
||||
wy := true;
|
||||
end when;
|
||||
end Monitor;
|
14
0721_23/wrong2.txt
Normal file
14
0721_23/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,14 @@
|
|||
class Monitor
|
||||
InputReal x, y;
|
||||
OutputBoolean wy;
|
||||
Boolean wz;
|
||||
initial equation
|
||||
wy = false;
|
||||
equation
|
||||
wz = (time > 60) or (delay(x, 10) > 0) or (y <= 0);
|
||||
|
||||
algorithm
|
||||
when edge(wz) then
|
||||
wy := true;
|
||||
end when;
|
||||
end Monitor;
|
1
0721_24/quest.txt
Normal file
1
0721_24/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
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.
|
13
0721_24/wrong1.txt
Normal file
13
0721_24/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,13 @@
|
|||
model System
|
||||
Integer y; Real r1024;
|
||||
Integer state1024[Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.nState];
|
||||
equation
|
||||
y = if (r1024 >= 0.3) then 1 else 0;
|
||||
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;
|
14
0721_24/wrong2.txt
Normal file
14
0721_24/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,14 @@
|
|||
model System
|
||||
Integer y;
|
||||
Real r1024;
|
||||
Integer state1024[Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.nState];
|
||||
equation
|
||||
y = if (r1024 <= 0.3) then 1 else 0;
|
||||
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;
|
13
0721_24/wrong3.txt
Normal file
13
0721_24/wrong3.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,13 @@
|
|||
model System
|
||||
Integer y; Real r1024;
|
||||
Integer state1024[Modelica.Math.Random.Generators.Xorshift1024star.nState];
|
||||
equation
|
||||
y = if (r1024 <= 0.3) 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;
|
15
0721_25/correct.txt
Normal file
15
0721_25/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,15 @@
|
|||
class Monitor
|
||||
|
||||
InputReal x; // plant output
|
||||
OutputBoolean y;
|
||||
|
||||
Boolean z;
|
||||
initial equation
|
||||
y = false;
|
||||
equation
|
||||
z = (time > 0) and ((x > 5) or (x < 0));
|
||||
algorithm
|
||||
when edge(z) then
|
||||
y := true;
|
||||
end when;
|
||||
end Monitor;
|
3
0721_25/quest.txt
Normal file
3
0721_25/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,3 @@
|
|||
Si consideri il seguente requisito:
|
||||
RQ: Durante l'esecuzione del programma (cioè per tutti gli istanti di tempo positivi) la variabile x è sempre nell'intervallo [0, 5].
|
||||
Quale dei seguenti monitor meglio descrive il requisito RQ ?
|
15
0721_25/wrong1.txt
Normal file
15
0721_25/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,15 @@
|
|||
class Monitor
|
||||
|
||||
InputReal x; // plant output
|
||||
OutputBoolean y;
|
||||
|
||||
Boolean z;
|
||||
initial equation
|
||||
y = false;
|
||||
equation
|
||||
z = (time > 0) and (x > 0) and (x < 5);
|
||||
algorithm
|
||||
when edge(z) then
|
||||
y := true;
|
||||
end when;
|
||||
end Monitor;
|
15
0721_25/wrong2.txt
Normal file
15
0721_25/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,15 @@
|
|||
class Monitor
|
||||
|
||||
InputReal x; // plant output
|
||||
OutputBoolean y;
|
||||
|
||||
Boolean z;
|
||||
initial equation
|
||||
y = false;
|
||||
equation
|
||||
z = (time > 0) and ((x > 0) or (x < 5));
|
||||
algorithm
|
||||
when edge(z) then
|
||||
y := true;
|
||||
end when;
|
||||
end Monitor;
|
18
0721_26/correct.txt
Normal file
18
0721_26/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,18 @@
|
|||
block MarkovChain
|
||||
//external function myrandom() returns a random real number in [0, 1]
|
||||
parameter Integer x0 = 0;
|
||||
parameter Integer xmax = 100;
|
||||
OutputInteger x; // Connector
|
||||
algorithm
|
||||
when initial() then
|
||||
x := x0;
|
||||
elsewhen sample(0, 1) then
|
||||
if (x < xmax)
|
||||
then
|
||||
if (myrandom() <= 0.8)
|
||||
then
|
||||
x := x + 1;
|
||||
end if;
|
||||
end if;
|
||||
end when;
|
||||
end MarkovChain;
|
4
0721_26/quest.txt
Normal file
4
0721_26/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,4 @@
|
|||
Un'azienda decide di organizzare il processo di sviluppo di un grosso software in 101 phasi sequenziali, numerate da 0 a 100. La phase 0 è quella iniziale. La phase 100 è quella finale in cui lo sviluppo è completato. Tutte le fasi hanno circa la stessa durata.
|
||||
Si decide di realizzare un approccio incrementale in cui, alla fine di ogni fase, si passa alla fase successiva solo nel caso in cui tutti i test per la fase vengono superati. In caso contrario bisogna ripetere la phase. Dai dati storici è noto che la probabilità che il team di sviluppo passi da una fase a quella successiva è 0.8.
|
||||
Allo scopo di stimare attraverso una simulazione MonteCarlo il valore atteso del tempo di completamento del progetto viene realizzato un modello Modelica delo processo di sviluppo descritto sopra.
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||||
Quale dei seguenti modelli Modelica modella correttamente il processo di sviluppo descritto sopra?
|
18
0721_26/wrong1.txt
Normal file
18
0721_26/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,18 @@
|
|||
block MarkovChain
|
||||
//external function myrandom() returns a random real number in [0, 1]
|
||||
parameter Integer x0 = 0;
|
||||
parameter Integer xmax = 100;
|
||||
OutputInteger x; // Connector
|
||||
algorithm
|
||||
when initial() then
|
||||
x := x0;
|
||||
elsewhen sample(0, 1) then
|
||||
if (x < xmax)
|
||||
then
|
||||
if (myrandom() >= 0.8)
|
||||
then
|
||||
x := x + 1;
|
||||
end if;
|
||||
end if;
|
||||
end when;
|
||||
end MarkovChain;
|
20
0721_26/wrong2.txt
Normal file
20
0721_26/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,20 @@
|
|||
block MarkovChain
|
||||
//external function myrandom() returns a random real number in [0, 1]
|
||||
parameter Integer x0 = 0;
|
||||
parameter Integer xmax = 100;
|
||||
OutputInteger x; // Connector
|
||||
algorithm
|
||||
when initial() then
|
||||
x := x0;
|
||||
elsewhen sample(0, 1) then
|
||||
if (x < xmax)
|
||||
then
|
||||
if (myrandom() <= 0.8)
|
||||
then
|
||||
x := x + 1;
|
||||
else
|
||||
x := x - 1;
|
||||
end if;
|
||||
end if;
|
||||
end when;
|
||||
end MarkovChain;
|
14
0721_27/correct.txt
Normal file
14
0721_27/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,14 @@
|
|||
class Monitor
|
||||
|
||||
InputReal x, y, z; // plant output
|
||||
OutputBoolean wy;
|
||||
Boolean wz;
|
||||
initial equation
|
||||
wy = false;
|
||||
equation
|
||||
wz = (time > 50) and (x < 0.6*y) and (x + y <= 0.3*z);
|
||||
algorithm
|
||||
when edge(wz) then
|
||||
wy := true;
|
||||
end when;
|
||||
end Monitor;
|
4
0721_27/quest.txt
Normal file
4
0721_27/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,4 @@
|
|||
Si consideri il seguente requisito:
|
||||
RQ: Dopo 50 unità di tempo dall'inizio dell'esecuzione vale la seguente proprietà:
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||||
se la variabile x è minore del 60% della variabile y allora la somma di x ed y è maggiore del 30% della variabile z
|
||||
Quale dei seguenti monitor meglio descrive il requisito RQ ?
|
14
0721_27/wrong1.txt
Normal file
14
0721_27/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,14 @@
|
|||
class Monitor
|
||||
|
||||
InputReal x, y, z; // plant output
|
||||
OutputBoolean wy;
|
||||
Boolean wz;
|
||||
initial equation
|
||||
wy = false;
|
||||
equation
|
||||
wz = (time > 50) and (x < 0.6*y) and (x + y > 0.3*z);
|
||||
algorithm
|
||||
when edge(wz) then
|
||||
wy := true;
|
||||
end when;
|
||||
end Monitor;
|
14
0721_27/wrong2.txt
Normal file
14
0721_27/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,14 @@
|
|||
class Monitor
|
||||
|
||||
InputReal x, y, z; // plant output
|
||||
OutputBoolean wy;
|
||||
Boolean wz;
|
||||
initial equation
|
||||
wy = false;
|
||||
equation
|
||||
wz = (time > 50) and (x >= 0.6*y) and (x + y <= 0.3*z);
|
||||
algorithm
|
||||
when edge(wz) then
|
||||
wy := true;
|
||||
end when;
|
||||
end Monitor;
|
21
0721_28/correct.txt
Normal file
21
0721_28/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,21 @@
|
|||
block MarkovChain
|
||||
//external function myrandom() returns a random real number in [0, 1]
|
||||
parameter Real x0 = 1;
|
||||
OutputReal x;
|
||||
algorithm
|
||||
when initial() then
|
||||
x := x0;
|
||||
elsewhen sample(0, 1) then
|
||||
if (myrandom() <= 0.9)
|
||||
then
|
||||
if (myrandom() <= 0.7)
|
||||
then
|
||||
x := 1.1*x;
|
||||
else
|
||||
x := 0.9*x;
|
||||
end if;
|
||||
else
|
||||
x := 0.73*x;
|
||||
end if;
|
||||
end when;
|
||||
end MarkovChain;
|
2
0721_28/quest.txt
Normal file
2
0721_28/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,2 @@
|
|||
L'input di un sistema software è costituito da un sensore che ogni unità di tempo (ad esempio, un secondo) invia un numero reale. Con probabilità 0.63 il valore inviato in una unità di tempo è maggiore del 10% rispetto quello inviato nell'unità di tempo precedente. Con probabilità 0.1 è inferiore del 27% rispetto al valore inviato nell'unità di tempo precedente. Con probabilità 0.27 è inferiore del 10% rispetto quello inviato nell'unità di tempo precedente.
|
||||
Quale dei seguenti modelli Modelica modella correttamente l'environment descritto sopra.
|
21
0721_28/wrong1.txt
Normal file
21
0721_28/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,21 @@
|
|||
block MarkovChain
|
||||
//external function myrandom() returns a random real number in [0, 1]
|
||||
parameter Real x0 = 1;
|
||||
OutputReal x;
|
||||
algorithm
|
||||
when initial() then
|
||||
x := x0;
|
||||
elsewhen sample(0, 1) then
|
||||
if (myrandom() <= 0.9)
|
||||
then
|
||||
if (myrandom() <= 0.7)
|
||||
then
|
||||
x := 0.9*x;
|
||||
else
|
||||
x := 01.1*x;
|
||||
end if;
|
||||
else
|
||||
x := 0.73*x;
|
||||
end if;
|
||||
end when;
|
||||
end MarkovChain;
|
21
0721_28/wrong2.txt
Normal file
21
0721_28/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,21 @@
|
|||
block MarkovChain
|
||||
//external function myrandom() returns a random real number in [0, 1]
|
||||
parameter Real x0 = 1;
|
||||
OutputReal x;
|
||||
algorithm
|
||||
when initial() then
|
||||
x := x0;
|
||||
elsewhen sample(0, 1) then
|
||||
if (myrandom() <= 0.7)
|
||||
then
|
||||
if (myrandom() <= 0.9)
|
||||
then
|
||||
x := 1.1*x;
|
||||
else
|
||||
x := 0.9*x;
|
||||
end if;
|
||||
else
|
||||
x := 0.73*x;
|
||||
end if;
|
||||
end when;
|
||||
end MarkovChain;
|
19
0721_29/correct.txt
Normal file
19
0721_29/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,19 @@
|
|||
block MarkovChain
|
||||
//external function myrandom() returns a random real number in [0, 1]
|
||||
parameter Real x0 = 0;
|
||||
OutputReal x;
|
||||
Integer countdown;
|
||||
algorithm
|
||||
when initial() then
|
||||
x := x0;
|
||||
countdown := 0;
|
||||
elsewhen sample(0, 1) then
|
||||
if (countdown <= 0)
|
||||
then
|
||||
countdown := 1 + integer(floor(10*myrandom()));
|
||||
x := x + (-1 + 2*myrandom());
|
||||
else
|
||||
countdown := countdown - 1;
|
||||
end if;
|
||||
end when;
|
||||
end MarkovChain;
|
2
0721_29/quest.txt
Normal file
2
0721_29/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,2 @@
|
|||
L'input di un sistema software è costituito da una sequenza di valori reali. Ad ogni unità di tempo il valore di input può rimanere uguale al precedente oppure differire di un numero random in [-1, 1]. L'input resta costante per numero random di unità di tempo in [1, 10].
|
||||
Quale dei seguenti modelli Modelica modella meglio l'environment descritto sopra.
|
19
0721_29/wrong1.txt
Normal file
19
0721_29/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,19 @@
|
|||
block MarkovChain
|
||||
//external function myrandom() returns a random real number in [0, 1]
|
||||
parameter Real x0 = 0;
|
||||
OutputReal x;
|
||||
Integer countdown;
|
||||
algorithm
|
||||
when initial() then
|
||||
x := x0;
|
||||
countdown := 0;
|
||||
elsewhen sample(0, 1) then
|
||||
if (countdown <= 0)
|
||||
then
|
||||
countdown := 1 + integer(floor(10*myrandom()));
|
||||
x := x + (-1 + 4*myrandom());
|
||||
else
|
||||
countdown := countdown - 1;
|
||||
end if;
|
||||
end when;
|
||||
end MarkovChain;
|
19
0721_29/wrong2.txt
Normal file
19
0721_29/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1,19 @@
|
|||
block MarkovChain
|
||||
//external function myrandom() returns a random real number in [0, 1]
|
||||
parameter Real x0 = 0;
|
||||
OutputReal x;
|
||||
Integer countdown;
|
||||
algorithm
|
||||
when initial() then
|
||||
x := x0;
|
||||
countdown := 0;
|
||||
elsewhen sample(0, 1) then
|
||||
if (countdown <= 0)
|
||||
then
|
||||
countdown := 1 + integer(floor(10*myrandom()));
|
||||
x := x - myrandom();
|
||||
else
|
||||
countdown := countdown - 1;
|
||||
end if;
|
||||
end when;
|
||||
end MarkovChain;
|
1
0721_3/correct.txt
Normal file
1
0721_3/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Per ciascun requisito, dovremmo essere in grado di scrivere un inseme di test che può dimostrare che il sistema sviluppato soddisfa il requisito considerato.
|
1
0721_3/quest.txt
Normal file
1
0721_3/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Quale delle seguenti frasi meglio descrive il criterio di "requirements verifiability" che è parte della "requirements validation activity".
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1
0721_3/wrong1.txt
Normal file
1
0721_3/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Per ciascuna coppia di componenti, dovremmo essere in grado di scrivere un insieme di test che può dimostrare che l'interazione tra le componenti soddisfa tutti i requisiti di interfaccia.
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1
0721_3/wrong2.txt
Normal file
1
0721_3/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Per ciascuna componente del sistema, dovremmo essere in grado di scrivere un insieme di test che può dimostrare che essa soddisfa tutti i requisiti.
|
1
0721_30/correct.txt
Normal file
1
0721_30/correct.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Gli utenti del sistema lavorano insieme al team di sviluppo per testare il software nel sito di sviluppo.
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1
0721_30/quest.txt
Normal file
1
0721_30/quest.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Quale delle seguenti affermazioni è vera riguardo all'alpha testing ?
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1
0721_30/wrong1.txt
Normal file
1
0721_30/wrong1.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Test automatizzati sono eseguiti su una versione preliminare del sistema.
|
1
0721_30/wrong2.txt
Normal file
1
0721_30/wrong2.txt
Normal file
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
Test automatizzati sono eseguiti sulla prima release del sistema.
|
Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show more
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