Finite-Volumen-Methode (FVM)

Die Verifizierungstechniken werden allgemein als statisch oder dynamisch klassifiziert. Bei der statischen Überprüfung (oder statischen Analyse) wird der Code oder das Design des Systems untersucht, ohne es auszuführen. Beispiele hierfür sind Code-Reviews, Inspektionen und automatische statische Analysetools. Bei der dynamischen Überprüfung (oder dem Testen) wird das System mit einer Reihe von Eingaben ausgeführt und sein Verhalten beobachtet, um Fehler zu finden. Beide Verfahren ergänzen sich für eine umfassende Qualitätssicherung.

Abstraktion in der OOP ist das Konzept, komplexe Implementierungsdetails zu verbergen und nur die wesentlichen Merkmale des Objekts anzuzeigen. Der Fokus liegt auf der Funktion eines Objekts, nicht auf der Art und Weise, wie es diese Funktion ausführt. Dies wird durch abstrakte Klassen und Schnittstellen erreicht, die einen Entwurf für andere Klassen definieren, ohne eine vollständige Implementierung bereitzustellen, wodurch komplexe Systeme vereinfacht werden.

The Seven Basic Tools of Quality are a set of graphical techniques identified by Kaoru Ishikawa for troubleshooting quality-related issues. These tools are: Cause-and-effect diagram (fishbone), Check sheet, Control chart, Histogram, Pareto chart, Scatter diagram, and Stratification (often presented as a flowchart). They are considered 'basic' because they are simple to use and require little formal statistical training.

Unter formaler Verifikation versteht man den Einsatz mathematischer Methoden, um die Korrektheit des Entwurfs eines Systems in Bezug auf eine formale Spezifikation zu beweisen oder zu widerlegen. Im Gegensatz zum Testen, das nur das Vorhandensein von Fehlern für bestimmte Eingaben nachweisen kann, kann die formale Verifikation das Fehlen von Fehlern für alle möglichen Eingaben beweisen. Sie umfasst die Erstellung eines formalen Modells des Systems und die Anwendung von Techniken wie Model Checking oder Theorem Proving.

The Spiral Model is a risk-driven software development process model that combines elements of both prototyping and the waterfall model. It is a type of iterative development where the project passes through four phases in each iteration (spiral): determine objectives, identify and resolve risks, develop and test, and plan the next iteration. It emphasizes continuous risk analysis.

The Risk Priority Number (RPN) is a quantitative measure used in FMEA to prioritize risks. It is calculated as the product of three ranked factors: Severity (S), Occurrence (O), and Detection (D). The formula is [latex]RPN = S times O times D[/latex]. Each factor is typically rated on a scale from 1 to 10, allowing teams to focus on the highest-scoring risks first.

The Waterfall Model is a sequential, non-iterative software development process, where progress flows steadily downwards (like a waterfall) through distinct phases: conception, initiation, analysis, design, construction, testing, deployment and maintenance. Each phase must be fully completed before moving to the next. It is often contrasted with iterative models to highlight their flexibility.

Verifizierung und Validierung (V&V) sind zwei unterschiedliche Prozesse. Die Verifizierung stellt sicher, dass ein Produkt die spezifizierten Anforderungen erfüllt ("Bauen Sie es richtig?"). Die Validierung stellt sicher, dass das Produkt den tatsächlichen Bedürfnissen und der beabsichtigten Verwendung des Benutzers entspricht ("Bauen Sie das richtige Produkt?"). Es handelt sich um sich ergänzende Aktivitäten im Rahmen des Qualitätsmanagements, die oft nacheinander oder parallel durchgeführt werden, um sowohl die Korrektheit als auch die Nützlichkeit zu gewährleisten.

Die Wiederholbarkeitsgrenze, [latex]r[/latex], ist ein kritischer Wert, der von der Wiederholbarkeitsstandardabweichung ([latex]s_r[/latex]) abgeleitet ist. Sie stellt die maximal zu erwartende absolute Differenz zwischen zwei einzelnen Prüfergebnissen dar, die unter Wiederholbarkeitsbedingungen mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% erzielt werden. Sie wird üblicherweise berechnet als [latex]r = 2,8 \mal s_r[/latex]. Wenn die Differenz [latex]r[/latex] übersteigt, gelten die Ergebnisse als verdächtig.

Signal detection is the process of identifying potential causal relationships between a drug and an adverse event from large datasets, typically spontaneous reporting systems. It uses statistical methods, known as disproportionality analysis, to find drug-event combinations reported more frequently than expected. A common measure is the Reporting Odds Ratio (ROR), a value greater than one suggesting a potential signal that requires further investigation.