Göttlich | Automatisierter Test numerischer Fehler in Softwaresystemen mit physikbasierten Berechnungen für eingebettete Systeme | Buch | 978-3-658-36866-1 | sack.de

Buch, Deutsch, 189 Seiten, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 291 g

Reihe: Research

Göttlich

Automatisierter Test numerischer Fehler in Softwaresystemen mit physikbasierten Berechnungen für eingebettete Systeme


1. Auflage 2022
ISBN: 978-3-658-36866-1
Verlag: Springer

Buch, Deutsch, 189 Seiten, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 291 g

Reihe: Research

ISBN: 978-3-658-36866-1
Verlag: Springer

Philipp Göttlich stellt ein Konzept zum automatisierten Testen von numerischen Fehlern in Softwaresystemen mit physikbasierten Berechnungen vor und gibt dabei einen weitreichenden Überblick der Arten und Auswirkungen numerischer Fehler. Die wesentlichen Neuerungen des Konzepts spiegeln sich in der optimierungsbasierten Erzeugung geeigneter Testsignale und den Back-to-Back Tests einzelner Entwicklungsartefakte zur präzisen Fehlerlokalisierung wider. Am Beispiel von drei Softwaresystemen eines aktuellen Forschungsprojektes und dem Vergleich mit Referenztests wird die hohe Effizienz des Ansatzes bei der Analyse nachgewiesen. Auch die Erweiterbarkeit des Ansatzes wird im Verlauf der Arbeit demonstriert und dient als Ausgangspunkt für weitere Studien.

Göttlich Automatisierter Test numerischer Fehler in Softwaresystemen mit physikbasierten Berechnungen für eingebettete Systeme jetzt bestellen!

Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Göttlich, Philipp

Fachgebiete

Weitere Infos & Material

Grundlagen von Softwaresystemen mit physikbasierten Berechnungen.- Beschreibung und Klassifizierung von Fehlerquellen.- Konzept eines automatisierten Test- und Testsignalgenerierungsansatzes.- Exemplarische Untersuchung des Lösungsansatzes.

Philipp Göttlich hat am Institut für Fahrzeugtechnik Stuttgart (IFS) der Universität Stuttgart im Bereich Kraftfahrzeugmechatronik promoviert, während er als Softwareentwickler bei einem deutschen Automobilzulieferer tätig war. Heute arbeitet er an hochperformanten Analyselösungen für Big-Data-Probleme.

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