जी-कोड: मानक सीएनसी प्रोग्रामिंग भाषा

इंटरपोलेशन एक सीएनसी कंट्रोलर के भीतर की जाने वाली गणना प्रक्रिया है जो प्रोग्राम किए गए अंतिम बिंदुओं के बीच एक सुगम पथ बनाने के लिए मध्यवर्ती निर्देशांक बिंदुओं का एक क्रम उत्पन्न करती है। इसके सबसे मूलभूत प्रकार हैं सीधी रेखाओं के लिए रैखिक इंटरपोलेशन (G01) और चापों के लिए वृत्ताकार इंटरपोलेशन (G02/G03)। यह जी-कोड प्रोग्राम में सरल ज्यामितीय आदेशों से जटिल प्रोफाइल की मशीनिंग करने की अनुमति देता है।

ट्रिपल मॉड्यूलर रिडंडेंसी (TMR) एक हार्डवेयर फॉल्ट-टॉलरेंस तकनीक है जिसमें एक ही तरह के तीन मॉड्यूल समानांतर रूप से एक ही कार्य करते हैं। इनके आउटपुट को मेजॉरिटी-वोटिंग सर्किट में भेजा जाता है। यदि एक मॉड्यूल विफल हो जाता है और गलत आउटपुट देता है, तब भी वोटर अन्य दो मॉड्यूल के आधार पर सही आउटपुट निर्धारित कर सकता है, जिससे त्रुटि छिप जाती है और निरंतर संचालन सुनिश्चित होता है।

मार्कोव चेन मोंटे कार्लो (MCMC) विधियाँ प्रायिकता वितरण से नमूना लेने के लिए एल्गोरिदम का एक वर्ग हैं। एक मार्कोव श्रृंखला का निर्माण किया जाता है जिसमें वांछित वितरण संतुलन या स्थिर वितरण के रूप में होता है। फिर कई चरणों के बाद श्रृंखला की स्थिति को वांछित वितरण से नमूने के रूप में उपयोग किया जाता है, जिससे समाकलन और प्रत्याशा की गणना संभव हो पाती है।

स्वचालित प्रमेय सिद्धीकरण (एटीपी) कंप्यूटर विज्ञान और गणितीय तर्क का एक उपक्षेत्र है जो कंप्यूटर प्रोग्रामों का उपयोग करके गणितीय प्रमेयों को सिद्ध करने के लिए समर्पित है। एटीपी सिस्टम, या प्रूवर, तार्किक तर्क का उपयोग करके कुछ सिद्धांतों और परिकल्पनाओं से नए प्रमेयों को निकालते हैं। ये प्रूफ असिस्टेंट से भिन्न होते हैं, जिन्हें अधिक मानवीय मार्गदर्शन की आवश्यकता होती है, हालांकि दोनों क्षेत्र काफी हद तक एक-दूसरे से मिलते-जुलते हैं।

सत्यापन तकनीकों को मोटे तौर पर स्थैतिक या गतिशील में वर्गीकृत किया जाता है। स्थैतिक सत्यापन (या स्थैतिक विश्लेषण) में सिस्टम के कोड या डिज़ाइन की जांच उसे निष्पादित किए बिना की जाती है। उदाहरणों में कोड समीक्षा, निरीक्षण और स्वचालित स्थैतिक विश्लेषण उपकरण शामिल हैं। गतिशील सत्यापन (या परीक्षण) में सिस्टम को इनपुट के एक सेट के साथ निष्पादित करना और दोषों को खोजने के लिए उसके व्यवहार का अवलोकन करना शामिल है। व्यापक गुणवत्ता आश्वासन के लिए दोनों ही पूरक हैं।

विश्वसनीयता फलन, R(t), किसी प्रणाली या घटक द्वारा निर्दिष्ट समय 't' तक बिना किसी विफलता के अपना अपेक्षित कार्य करने की प्रायिकता को परिभाषित करता है। स्थिर विफलता दर (λ) वाली प्रणालियों के लिए, इसे घातीय वितरण द्वारा दर्शाया जाता है: [latex]R(t) = e^{-lambda t}[/latex]। यह फलन किसी उत्पाद की दीर्घायु और प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए मूलभूत है।

मोंटे कार्लो विधि का एक उत्कृष्ट उदाहरण पाई (π) के मान का अनुमान लगाना है। 2r भुजा वाले वर्ग के भीतर r त्रिज्या का एक वृत्त बनाने पर, उनके क्षेत्रफलों का अनुपात πr² = π/4 होता है। वर्ग के भीतर यादृच्छिक रूप से बिंदु बिखेरने और वृत्त के भीतर गिरने वाले बिंदुओं के अंश p की गणना करने पर एक अनुमान प्राप्त होता है: π लगभग 4p।

शेवर्ट नियंत्रण चार्ट पर गैर-यादृच्छिक पैटर्न का पता लगाने के लिए चार निर्णय नियमों का एक समूह, जो 3-सिग्मा सीमा से बाहर कोई बिंदु न होने पर भी अनियंत्रित प्रक्रिया का संकेत देता है। ये नियम डेटा बिंदुओं के अप्राकृतिक क्रम, रुझान या समूह की पहचान करते हैं जो भिन्नता के एक विशेष कारण की उपस्थिति का संकेत देते हैं। ये नियंत्रण चार्ट की संवेदनशीलता को बढ़ाते हैं।

श्रेणीबद्ध, आमतौर पर द्विआधारी, आश्रित चर के लिए एक प्रतिगमन मॉडल। परिणाम को सीधे मॉडल करने के बजाय, यह लॉजिस्टिक (सिग्मॉइड) फ़ंक्शन का उपयोग करके परिणाम की संभावना को मॉडल करता है। मॉडल घटना के लॉग-ऑड्स को स्वतंत्र चर के रैखिक संयोजन के रूप में भविष्यवाणी करता है: [latex]ln(frac{p}{1-p}) = beta_0 + beta_1 x_1 + dots + beta_p x_p[/latex], जहाँ p घटना की संभावना है।

मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स एल्गोरिदम एक प्रमुख MCMC विधि है जिसका उपयोग किसी प्रायिकता वितरण से यादृच्छिक नमूनों का अनुक्रम प्राप्त करने के लिए किया जाता है, जहाँ प्रत्यक्ष नमूनाकरण कठिन होता है। प्रत्येक पुनरावृति में, यह वर्तमान नमूने के आधार पर अगले नमूने के लिए एक संभावित नमूना उत्पन्न करता है। इस संभावित नमूने को एक निश्चित प्रायिकता के साथ स्वीकार या अस्वीकार किया जाता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि परिणामी श्रृंखला वांछित वितरण की ओर अभिसरित हो।