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【24h】

Statistical Verification of PCTL Using Stratified Samples

机译:使用分层样品的PCTL统计验证

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摘要

In this work, we propose a stratified sampling method to statistically check Probabilistic Computation Tree Logic (PCTL) formulas on discrete-time Markov chains with sequential probability ratio test. Distinct from previous statistical verification methods using independent Monte Carlo sampling, our algorithm uses stratified samples that are negatively correlated, thus give lower variance. The experiments demonstrate that the new algorithm uses a smaller number of samples for a given confidence level on several benchmark examples.
机译:在这项工作中,我们提出了一种分层的采样方法,在统计上检查概率计算树逻辑(PCTL)公式,其在离散时间马尔可夫链中具有顺序概率比测试。 与先前的统计验证方法不同,使用独立蒙特卡罗采样,我们的算法使用具有负相关的分层样本,从而降低方差。 该实验表明,新算法在若干基准示例上使用较少数量的样本进行给定的置信水平。

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