Model Checking Markov Population Models by Central Limit Approximation
Model Checking Markov Population Models by Central Limit Approximation
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通过中心极限逼近模型检查马尔可夫总体模型
DOI：
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Roberta Lanciani
中科院分区：
文献类型：
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作者：
L. Bortolussi;Roberta Lanciani
在本文中，我们研究了使用连续时间马尔可夫链的中心极限近似来验证大人口模型的集体性质，描述了许多类似的个体代理的相互作用。更确切地说，我们指定的属性在个别代理的确定性时间自动机与一个单一的全球时钟（不能重置），然后使用中心极限近似估计的概率，一个给定的分数的代理满足当地的规格。
In this paper we investigate the use of Central Limit Approximation of Continuous Time Markov Chains to verify collective properties of large population models, describing the interaction of many similar individual agents. More precisely, we specify properties in terms of individual agents by means of deterministic timed automata with a single global clock (which cannot be reset), and then use the Central Limit Approximation to estimate the probability that a given fraction of agents satisfies the local specification.
影响因子：
7.4
作者：
R. A. Hayden;J. Bradley;Allan Clark
通讯作者：
R. A. Hayden;J. Bradley;Allan Clark
影响因子：
1.1
作者：
Hayden, Richard A.;Stefanek, Anton;Bradley, Jeremy T.
通讯作者：
Bradley, Jeremy T.
影响因子：
1.1
作者：
Heath, John;Kwiatkowska, Marta;Tymchyshyn, Oksana
通讯作者：
Tymchyshyn, Oksana