Código G: A linguagem de programação CNC padrão

A interpolação é o processo computacional dentro de um controlador CNC que gera uma sequência de pontos de coordenadas intermediários para criar um caminho suave entre os pontos finais programados. Os tipos mais fundamentais são a interpolação linear (G01) para linhas retas e a interpolação circular (G02/G03) para arcos. Isso permite que perfis complexos sejam usinados a partir de comandos geométricos simples no programa de código G.

TMR (Triple Modular Redundancy) é uma técnica de tolerância a falhas de hardware que utiliza três módulos idênticos executando a mesma operação em paralelo. Suas saídas são conectadas a um circuito de votação majoritária. Se um módulo falhar e produzir uma saída incorreta, o circuito de votação ainda consegue determinar a saída correta com base nos outros dois módulos, mascarando assim a falha e garantindo a operação contínua.

Os métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) são uma classe de algoritmos para amostragem de uma distribuição de probabilidade. Uma cadeia de Markov é construída tendo a distribuição desejada como sua distribuição de equilíbrio ou estacionária. O estado da cadeia após um grande número de passos é então usado como uma amostra da distribuição desejada, permitindo o cálculo de integrais e esperanças.

A demonstração automática de teoremas (ATP, na sigla em inglês) é um subcampo da ciência da computação e da lógica matemática dedicado à demonstração de teoremas matemáticos por meio de programas de computador. Os sistemas ATP, ou demonstradores, utilizam o raciocínio lógico para deduzir novos teoremas a partir de um conjunto de axiomas e hipóteses. Eles se distinguem dos assistentes de demonstração, que requerem maior intervenção humana, embora os campos se sobreponham significativamente.

As técnicas de verificação são amplamente classificadas como estáticas ou dinâmicas. A verificação estática (ou análise estática) examina o código ou o projeto do sistema sem executá-lo. Exemplos incluem revisões de código, inspeções e ferramentas automatizadas de análise estática. A verificação dinâmica (ou teste) envolve a execução do sistema com um conjunto de entradas e a observação de seu comportamento para encontrar defeitos. Ambas são complementares para uma garantia de qualidade abrangente.

A função de confiabilidade, R(t), define a probabilidade de um sistema ou componente desempenhar sua função requerida sem falhas durante um tempo especificado 't'. Para sistemas com uma taxa de falha constante (λ), ela é descrita pela distribuição exponencial: [latex]R(t) = e^{-lambda t}[/latex]. Essa função é fundamental para prever a longevidade e o desempenho de um produto.

Uma ilustração clássica do método de Monte Carlo é a estimativa do valor de π. Ao inscrever um círculo de raio r em um quadrado de lado 2r, a razão entre suas áreas é πr²/(2r)² = π/4. Espalhando pontos aleatoriamente dentro do quadrado e contando a fração p que cai dentro do círculo, obtemos uma estimativa: π ≈ 4p.

Um conjunto de quatro regras de decisão para detectar padrões não aleatórios em cartas de controle de Shewhart, indicando um processo fora de controle mesmo que nenhum ponto esteja fora dos limites de 3 sigmas. Essas regras identificam sequências anormais, tendências ou agrupamentos de pontos de dados que sinalizam a presença de uma causa especial de variação. Elas aumentam a sensibilidade das cartas de controle.

Um modelo de regressão para uma variável dependente categórica, tipicamente binária. Em vez de modelar o resultado diretamente, ele modela a probabilidade do resultado usando a função logística (sigmoide). O modelo prevê o logaritmo das chances do evento como uma combinação linear das variáveis ​​independentes: [latex]ln(frac{p}{1-p}) = beta_0 + beta_1 x_1 + dots + beta_p x_p[/latex], onde p é a probabilidade do evento.

O algoritmo de Metropolis-Hastings é um método MCMC proeminente para obter uma sequência de amostras aleatórias de uma distribuição de probabilidade para a qual a amostragem direta é difícil. A cada iteração, ele gera um candidato para a próxima amostra com base na amostra atual. Esse candidato é então aceito ou rejeitado com uma certa probabilidade, garantindo que a cadeia resultante convirja para a distribuição desejada.