論文の概要: A Brief History of the Waterfall Model: Past, Present, and Future
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03894v1
- Date: Sat, 04 Oct 2025 18:22:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.324801
- Title: A Brief History of the Waterfall Model: Past, Present, and Future
- Title(参考訳): 降水モデルの歴史--過去・現在・未来
- Authors: Antonios Saravanos,
- Abstract要約: ウォーターフォールモデルは、現代のソフトウェアエンジニアリングプラクティスを形成する上で、基礎的な役割を果たしてきました。
論文は、モデルの持続的関連性は適応性にあると主張している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.16921396880325779
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The waterfall model, one of the earliest software development methodologies, has played a foundational role in shaping contemporary software engineering practices. This paper provides a historical and critical overview of the model, tracing its conceptual origins in software engineering, its formalization by Royce, and its evolution through decades of industry adoption and critique. Although often criticized for its rigidity, shortcomings, and high failure rates, the waterfall model persists in specific domains. Its principles continue to influence contemporary hybrid development frameworks that combine traditional and agile methods. Drawing on a range of scholarly sources, this study synthesizes key developments in the perception and application of the waterfall model. The analysis highlights how the model has shifted from a standalone framework to a component within modern hybrid methodologies. By revisiting its origins, assessing its present utility, and examining its role in contemporary development practices, this paper argues that the waterfall model remains relevant, not as a relic of the past but as part of context-aware development strategies. The paper contends that the model's enduring relevance lies in its adaptability. By recognizing both its limitations and its strengths, and by understanding its integration within hybrid approaches, practitioners can make more informed decisions about methodology selection and process design in diverse development environments.
- Abstract(参考訳): ウォーターフォールモデルは、最も初期のソフトウェア開発方法論の1つであり、現代のソフトウェアエンジニアリングのプラクティスを形作る上で、基礎的な役割を担っている。
本稿では,ソフトウェア工学におけるその概念的起源,Royceによる形式化,産業採用と批判の数十年間にわたる進化を追究し,そのモデルに関する歴史的かつ批判的な概要を述べる。
その剛性、欠点、高い失敗率でしばしば批判されるが、ウォーターフォールモデルは特定のドメインで持続する。
その原則は、従来の手法とアジャイルメソッドを組み合わせた、現代のハイブリッド開発フレームワークに影響を与え続けている。
本研究は,様々な学術資料に基づいて,滝モデルの知覚と応用における重要な展開を合成する。
この分析は、モデルがスタンドアローンのフレームワークからモダンなハイブリッド方法論のコンポーネントにどのように移行したかを強調している。
本論では、その起源を再考し、現在の実用性を評価し、現代の開発実践におけるその役割を検証することによって、滝モデルは過去の遺物としてではなく、文脈対応開発戦略の一部として、関連性を維持していると論じる。
論文は、モデルの持続的関連性は適応性にあると主張している。
その限界と強みの両方を認識し、ハイブリッドアプローチにおけるその統合を理解することで、実践者は様々な開発環境で方法論の選択とプロセス設計についてより深い決定を下すことができる。
関連論文リスト
- The Trinity of Consistency as a Defining Principle for General World Models [106.16462830681452]
一般世界モデルは、客観的物理法則を学習し、シミュレートし、推論することができる。
本稿では,一般世界モデルに必要な基本的特性を定義するための理論的枠組みを提案する。
我々の研究は、現在のシステムの限界と将来の進歩のためのアーキテクチャ要件の両方を明確にし、一般的な世界モデルへの原則的な経路を確立します。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-26T16:15:55Z) - Attesting Model Lineage by Consisted Knowledge Evolution with Fine-Tuning Trajectory [11.799433126257375]
ディープラーニングにおける微調整技術は、モデル間での血統関係を生じさせる。
この系統は、不正なモデル再配布やモデル証明の誤った主張など、セキュリティ上の問題に対処する上で有望な視点を提供する。
モデル系統検出への既存のアプローチは、主に静的なアーキテクチャの類似性に依存している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-16T08:56:13Z) - Foundation Models for Trajectory Planning in Autonomous Driving: A Review of Progress and Open Challenges [53.47232506143113]
マルチモーダル・ファンデーション・モデルは自動運転技術に変化をもたらした。
我々はこのような手法を統一分類学を通して総合的に検討する。
ソースコードとデータセットのオープン性に関して,これらのアプローチを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-31T18:05:02Z) - A Survey of Vibe Coding with Large Language Models [93.88284590533242]
視覚符号化(Vibe Coding)は、開発者が成果観察を通じてAI生成の実装を検証する開発手法である。
変革の可能性にもかかわらず、この創発的パラダイムの有効性は未解明のままである。
この調査は、大規模な言語モデルによるVibe Codingの総合的かつ体系的なレビューを初めて提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-14T11:26:56Z) - A Survey on Generative Model Unlearning: Fundamentals, Taxonomy, Evaluation, and Future Direction [21.966560704390716]
我々はジェネレーティブ・モデル・アンラーニング(GenMU)に関する最近の研究についてレビューする。
本研究では,未学習目標,方法論的戦略,評価指標を分類するための統合分析フレームワークを提案する。
実世界のアプリケーションにおける非学習技術の潜在的な実用的価値を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-26T09:49:57Z) - Waterfall Model Simulation: A Systematic Mapping Study [0.16921396880325779]
本稿では、ウォーターフォールモデルを明確にシミュレートするこれらの論文/論文を体系的にマッピングする。
主要なデータベース(ACM Digital Library、IEEE Xplore、Scopus、Springer、Google Scholar、Web of Science)は2000年から2024年の間に出版された研究のために検索された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-24T14:15:34Z) - Continual Learning for Generative AI: From LLMs to MLLMs and Beyond [56.29231194002407]
本稿では,主流生成型AIモデルに対する連続学習手法の総合的な調査を行う。
これらのアプローチをアーキテクチャベース、正規化ベース、リプレイベースという3つのパラダイムに分類する。
我々は、トレーニング目標、ベンチマーク、コアバックボーンを含む、異なる生成モデルに対する連続的な学習設定を分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-16T02:27:25Z) - Model Steering: Learning with a Reference Model Improves Generalization Bounds and Scaling Laws [52.10468229008941]
本稿では,戦略データの選択や重み付けを通じて,対象モデルのトレーニングを指導・強化するための基準として,訓練モデルを用いた新たな学習パラダイムを定式化する。
提案手法は,参照モデルを持たないトレーニングと比較して,一般化とデータの効率性を改善する理由に関する理論的知見を提供する。
これらの知見に基づいて,DRRho-CLIPと呼ばれる参照モデルを用いたコントラスト言語-画像事前学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-10T16:55:03Z) - From Task-Specific Models to Unified Systems: A Review of Model Merging Approaches [13.778158813149833]
本稿では、モデルマージ手法の新たな分類法を確立し、異なるアプローチを体系的に比較し、重要な展開の概要を提供する。
この分野での急速な進歩にもかかわらず、最近の進歩と今後の方向性を予測する包括的な分類学と調査はいまだに欠落している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-12T02:17:31Z) - A Survey of Model Architectures in Information Retrieval [59.61734783818073]
2019年から現在までの期間は、情報検索(IR)と自然言語処理(NLP)における最大のパラダイムシフトの1つとなっている。
従来の用語ベースの手法から現代のニューラルアプローチまで,特にトランスフォーマーベースのモデルとそれに続く大規模言語モデル(LLM)の影響が注目されている。
今後の課題と今後の方向性について、先見的な議論で締めくくります。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-20T18:42:58Z) - SMRS: advocating a unified reporting standard for surrogate models in the artificial intelligence era [1.4835379864550937]
我々は、サロゲートモデルのための構造化レポート標準を確立する緊急の必要性を論じる。
標準化されながらフレキシブルなフレームワークを推進することによって、サロゲートモデリングの信頼性を向上させることを目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-10T18:31:15Z) - A Survey on All-in-One Image Restoration: Taxonomy, Evaluation and Future Trends [67.43992456058541]
画像復元(IR)は、ノイズ、ぼかし、圧縮、悪天候など幅広い要因によって生じる劣化した観察から高品質な画像の復元を目指している。
従来のIR法は、個々の劣化タイプを対象とすることで顕著な進歩を遂げてきたが、それらの特殊化は、しばしば一般化のコストがかかる。
オールインワンのイメージ復元パラダイムが最近登場し、複数の劣化タイプに順応的に対処する統一されたフレームワークを提供している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-19T11:11:09Z) - A Metascience Study of the Low-Code Scientific Field [2.031841135743809]
ローコード」は、いくつかの人気の高い開発プラットフォームとの結びつきから、モデル分野を嵐で捉えてきた。
本稿では低符号のメタサイエンス研究について述べる。
私たちは、ローコードコミュニティの現在と将来の軌道について議論を起こそうと考えています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-12T08:03:01Z) - Generative Active Learning for Image Synthesis Personalization [57.01364199734464]
本稿では,伝統的に識別モデルを用いて研究されてきた能動的学習の生成モデルへの応用について検討する。
生成モデル上でアクティブな学習を行う上での最大の課題は、クエリのオープンな性質にある。
問合せ処理を半開問題に変換するために,アンカー方向の概念を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-22T06:45:45Z) - Knowledge-Guided Dynamic Systems Modeling: A Case Study on Modeling
River Water Quality [8.110949636804774]
実世界の現象をモデル化することは、エコロジーモデリングや財務予測など、多くの科学と工学の取り組みの焦点である。
複雑な動的システムのための正確なモデルの構築は、基盤となるプロセスの理解を改善し、リソース効率に繋がる。
反対の極端に、データ駆動モデリングはデータから直接モデルを学び、広範囲なデータと潜在的に過剰なフィッティングを生成する。
中間的アプローチであるモデルリビジョンに注目し,事前知識とデータを組み合わせることで,両世界のベストを達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-01T06:31:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。