論文の概要: Data-Driven Verification under Signal Temporal Logic Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05040v1
- Date: Fri, 8 May 2020 08:32:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-05 13:19:26.074624
- Title: Data-Driven Verification under Signal Temporal Logic Constraints
- Title（参考訳）: 信号時間論理制約によるデータ駆動検証
- Authors: Ali Salamati, Sadegh Soudjani, and Majid Zamani
- Abstract要約: 力学が部分的に不明な不確実性のあるシステムを考える。
本研究の目的は,そのようなシステムの軌道による時間論理特性の満足度について研究することである。
本研究では, ベイズ推定手法を用いて, 信頼度と満足度を関連づける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider systems under uncertainty whose dynamics are partially unknown.
Our aim is to study satisfaction of temporal logic properties by trajectories
of such systems. We express these properties as signal temporal logic formulas
and check if the probability of satisfying the property is at least a given
threshold. Since the dynamics are parameterized and partially unknown, we
collect data from the system and employ Bayesian inference techniques to
associate a confidence value to the satisfaction of the property. The main
novelty of our approach is to combine both data-driven and model-based
techniques in order to have a two-layer probabilistic reasoning over the
behavior of the system: one layer is related to the stochastic noise inside the
system and the next layer is related to the noisy data collected from the
system. We provide approximate algorithms for computing the confidence for
linear dynamical systems.
- Abstract（参考訳）: 力学が部分的に不明な不確実性のあるシステムを考える。
本研究の目的は,そのようなシステムの軌道による時間論理特性の満足度を検討することである。
これらの特性を信号時相論理式として表現し、その特性を満たす確率が少なくとも与えられた閾値であるかどうかをチェックする。
ダイナミクスはパラメータ化され、部分的に未知であるため、システムからデータを収集し、信頼度値とプロパティの満足度を関連付けるためにベイズ推論技術を用いる。
提案手法の主な特徴は,システム動作に対する2層確率論的推論を行うために,データ駆動手法とモデルベース手法を併用することである。
線形力学系の信頼度を計算する近似アルゴリズムを提案する。
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