Le modèle en cascade (logiciel)

L'algorithme de Metropolis-Hastings est une méthode MCMC reconnue pour générer une séquence d'échantillons aléatoires à partir d'une distribution de probabilité pour laquelle l'échantillonnage direct est difficile. À chaque itération, il génère un candidat pour l'échantillon suivant à partir de l'échantillon courant. Ce candidat est ensuite accepté ou rejeté avec une certaine probabilité, garantissant ainsi la convergence de la chaîne vers la distribution souhaitée.

L'abstraction en POO consiste à masquer les détails complexes de l'implémentation et à n'afficher que les fonctionnalités essentielles de l'objet. Elle se concentre sur ce que fait un objet plutôt que sur la manière dont il le fait. Ce résultat est obtenu grâce à des classes et des interfaces abstraites, qui définissent un plan pour d'autres classes sans fournir d'implémentation complète, simplifiant ainsi les systèmes complexes.

Les sept outils de base de la qualité constituent un ensemble de techniques graphiques identifiées par Kaoru Ishikawa pour résoudre les problèmes liés à la qualité. Ces outils sont : le diagramme de causes à effets (arête de poisson), la feuille de contrôle, la carte de contrôle, l'histogramme, le diagramme de Pareto, le diagramme de dispersion et la stratification (souvent présentée sous forme d'organigramme). Ils sont considérés comme « de base » car ils sont simples à utiliser et ne nécessitent qu'une formation statistique minimale.

Le schéma de blocs de récupération est une technique de tolérance aux pannes logicielles basée sur la diversité de conception et la récupération d'erreurs par rétroaction. Il structure un programme en une série de blocs, chacun comprenant un module principal, un test d'acceptation et un ou plusieurs modules alternatifs. Si la sortie du module principal échoue au test d'acceptation, l'état du système est restauré et un module alternatif est exécuté.

La vérification et la validation (V&V) sont des processus distincts. La vérification permet de s'assurer qu'un produit répond aux exigences spécifiées ("Le construisez-vous correctement ?"). La validation permet de s'assurer que le produit répond aux besoins réels de l'utilisateur et à l'utilisation prévue ("Construisez-vous le bon produit ?"). Il s'agit d'activités complémentaires dans le cadre de la gestion de la qualité, souvent réalisées de manière séquentielle ou en parallèle pour garantir l'exactitude et l'utilité du produit.

La limite de répétabilité, [latex]r[/latex], est une valeur critique dérivée de l'écart type de répétabilité ([latex]s_r[/latex]). Elle représente la différence absolue maximale attendue entre deux résultats d'essai uniques, obtenus dans des conditions de répétabilité, avec une probabilité de 95%. Elle est généralement calculée comme suit : [latex]r = 2,8 fois s_r[/latex]. Si la différence dépasse [latex]r[/latex], les résultats sont considérés comme suspects.

Les techniques de vérification sont généralement classées en deux catégories : statique et dynamique. La vérification statique (ou analyse statique) examine le code ou la conception du système sans l'exécuter. Les exemples incluent les revues de code, les inspections et les outils d'analyse statique automatisés. La vérification dynamique (ou test) implique l'exécution du système avec un ensemble d'entrées et l'observation de son comportement pour trouver les défauts. Ces deux méthodes sont complémentaires pour une assurance qualité complète.

L'indice de priorité des risques (IPR) est une mesure quantitative utilisée dans l'AMDE pour classer les risques par ordre de priorité. Il est calculé comme le produit de trois facteurs classés : Gravité (S), Occurrence (O) et Détection (D). La formule est [latex]RPN = S fois O fois D[/latex]. Chaque facteur est généralement évalué sur une échelle de 1 à 10, ce qui permet aux équipes de se concentrer d'abord sur les risques les mieux notés.

Les systèmes temps réel sont classés en deux catégories : « durs » et « souples », selon les conséquences d’un non-respect d’une échéance. Dans un système temps réel dur, le non-respect d’une échéance entraîne une défaillance totale du système, comme dans le cas d’un système de freinage antiblocage (ABS). Dans un système temps réel souple, le non-respect d’une échéance provoque une dégradation des performances, mais pas de défaillance catastrophique, comme dans le cas de la diffusion audio-vidéo en direct.

L'ordonnancement à fréquence monotone (RMS) est un algorithme d'ordonnancement à priorité statique pour les tâches périodiques dans un système temps réel. Il attribue les priorités en fonction de la fréquence des tâches : plus la période d'une tâche est courte (plus sa fréquence est élevée), plus sa priorité est élevée. RMS est un algorithme à priorité statique optimal ; autrement dit, si tout algorithme à priorité statique peut ordonnancer un ensemble de tâches, RMS le peut également. La capacité d'ordonnancement peut être vérifiée à l'aide d'un test basé sur le taux d'utilisation.

La méthode des volumes finis (MVF) est une technique numérique dominante en CFD pour la résolution d'équations aux dérivées partielles. Elle discrétise le domaine en un maillage de volumes de contrôle et applique les équations de référence sous leur forme intégrale à chaque volume. En convertissant les intégrales de volume en intégrales de surface grâce au théorème de divergence, elle se concentre sur le calcul du flux de propriétés conservées à travers les faces des cellules.

La vérification formelle est l'utilisation de méthodes mathématiques pour prouver ou réfuter l'exactitude de la conception d'un système par rapport à une spécification formelle. Contrairement aux tests, qui ne peuvent montrer la présence de bogues que pour des entrées spécifiques, la vérification formelle peut prouver leur absence pour toutes les entrées possibles. Elle implique la création d'un modèle formel du système et l'utilisation de techniques telles que le model checking ou le theorem proving.