論文の概要: Hypothesis-awkward: Property-Based Testing Strategies for Awkward Array

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.31820v1
• Date: Fri, 25 Sep 2026 16:23:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 12:33:53.92121
• Title: Hypothesis-awkward: Property-Based Testing Strategies for Awkward Array
• Title（参考訳）: 仮説ウォークワード:Awkwardアレーのプロパティベーステスト戦略
• Abstract要約: hypothesis-awkward は Awkward Array の仮説戦略の集合である。 Awkward Arrayは、入れ子付き、可変長、混合型データを多種多様に表現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hypothesis-awkward is a collection of Hypothesis strategies for Awkward Array. Awkward Array can represent a wide variety of nested, variable-length, mixed-type data. Many tools that process Awkward Arrays are widely used and actively developed. The unit test cases of many of these tools list predefined input samples. In practice, such samples can cover only a small portion of the vast combinatorial space of Awkward Array instances. Hypothesis, a Python property-based testing library, generates test data that can make test cases fail and automatically explores edge cases. The main strategy of Hypothesis-awkward generates nearly all possible Awkward Arrays, with options to control the layout, data types, missing values, masks, and other array attributes. Property-based tests written with these strategies have begun to run in the continuous integration of Awkward Array; to date, they cover a small part of Awkward Array and have found 37 bugs in it, as well as one in Hypothesis itself. These strategies make the tests of Awkward Array and of the tools that use it more reliable.
• Abstract（参考訳）: hypothesis-awkward は Awkward Array の仮説戦略の集合である。 Awkward Arrayは、入れ子付き、可変長、混合型データを多種多様に表現することができる。 Awkward Arrayを処理する多くのツールが広く使われ、積極的に開発されている。 これらのツールのユニットテストケースには、事前に定義された入力サンプルがリストアップされている。 実際には、そのようなサンプルはAwkward Arrayインスタンスの広大な組合せ空間のごく一部しかカバーできない。 Pythonプロパティベースのテストライブラリである仮説は、テストケースをフェールさせ、エッジケースを自動的に探索するテストデータを生成する。 hypothesis-awkwardの主な戦略は、ほぼすべての可能なAwkward Arrayを生成し、レイアウト、データタイプ、欠落値、マスク、その他の配列属性を制御するオプションがある。 これらの戦略で書かれたプロパティベースのテストは、Awkward Arrayの継続的インテグレーションで実行され始めている。 これらの戦略は、Awkward Arrayのテストとそれを使用するツールをより信頼性の高いものにします。

関連論文リスト

• FLARE: One-Shot PE-Level Fault Localization in Systolic Arrays via Algebraic Test Vectors [1.2202677752692377]
  シストリックアレイは、ニューラルネットワーク推論において支配的な計算ファブリックである。 以前の作業では、均一なテストパターンでカラムレベルの障害検出を効率的に処理していた。 しかし、故障列内の行レベルの障害局所化は、ハードウェアの冗長性に頼らずに未解決のままである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-09T01:22:28Z)
• How Many Code and Test Cases Are Enough? Evaluating Test Cases Generation from a Binary-Matrix Perspective [51.30005925128432]
  LLM(Large Language Models)が自動生成するテストケースの評価は、非常に難しい作業です。 既存のベンチマークは高い計算コスト、インフレーションのスコア、稀でクリティカルな欠陥に対する自明なバグに対するバイアスに悩まされている。 本稿では,ベンチマーク構築をバイナリコードテスト行列の最適な診断基準として定式化するフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-09T18:29:24Z)
• Permutation-Free High-Order Interaction Tests [0.7373617024876725]
  共独立性および$d$変数の部分分解のための置換自由高次テストのファミリーを導入する。 本テストでは,V統計学と新しいクロスセントリング技術を活用することにより,置換に基づく近似の必要性を排除した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T10:42:10Z)
• Probably Approximately Precision and Recall Learning [60.00180898830079]
  機械学習における重要な課題は、一方的なフィードバックの頻度である。 本稿では,確率的近似(PAC)フレームワークを導入し,各入力をラベルの集合にマッピングする仮説を定めている。 我々は、正のデータのみから学習する新しいアルゴリズムを開発し、実現可能な場合において最適なサンプル複雑性を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T04:21:07Z)
• Deep anytime-valid hypothesis testing [29.273915933729057]
  非パラメトリックなテスト問題に対する強力なシーケンシャルな仮説テストを構築するための一般的なフレームワークを提案する。 テスト・バイ・ベッティング・フレームワーク内で、機械学習モデルの表現能力を活用するための原則的なアプローチを開発する。 合成および実世界のデータセットに関する実証的な結果は、我々の一般的なフレームワークを用いてインスタンス化されたテストが、特殊なベースラインと競合することを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T09:46:19Z)
• The Test of Tests: A Framework For Differentially Private Hypothesis Testing [2.752817022620644]
  ブラックボックス方式で任意の仮説テストの差分プライベートバージョンを作成するための汎用フレームワークを提案する。 epsilon = 1では、完全な公開設定の5～6倍のデータしか必要ありません。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T18:51:12Z)
• Sequential Kernelized Independence Testing [77.237958592189]
  我々は、カーネル化依存度にインスパイアされたシーケンシャルなカーネル化独立試験を設計する。 シミュレーションデータと実データの両方にアプローチのパワーを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T18:08:42Z)
• Finding Dataset Shortcuts with Grammar Induction [85.47127659108637]
  我々は,NLPデータセットのショートカットの特徴付けと発見に確率文法を用いることを提案する。 具体的には、文脈自由文法を用いて文分類データセットのパターンをモデル化し、同期文脈自由文法を用いて文ペアを含むデータセットをモデル化する。 その結果得られた文法は、単純かつ高レベルの機能を含む、多くのデータセットで興味深いショートカット機能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-20T19:54:11Z)
• Bloom Origami Assays: Practical Group Testing [90.2899558237778]
  グループテストは、いくつかの魅力的なソリューションでよく研究されている問題である。 近年の生物学的研究は、従来の方法と相容れない新型コロナウイルスの実践的な制約を課している。 我々は,Bloomフィルタと信条伝搬を組み合わせた新しい手法を開発し,n(100以上)の大きい値に拡張し,良好な経験的結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-21T19:31:41Z)
• Genetic Algorithms for Redundancy in Interaction Testing [0.6396288020763143]
  インタラクションテストには一連のテストの設計が含まれており、少数のコンポーネントが連携して動作する場合、障害を検出することが保証される。 これらのテストスイートを構築するための既存のアルゴリズムは通常、ほとんどのテストを生成する1つの"高速"アルゴリズムと、テストスイートを"完全"する別の"より遅い"アルゴリズムを含んでいる。 我々は、これらのアプローチを一般化する遺伝的アルゴリズムを用いて、選択したアルゴリズムの数を増やして冗長性も含み、それを「ステージ」と呼ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-13T10:16:46Z)

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。