Simulink: модели и сигналы — бесплатный тест онлайн

Вопрос 1 из 30

На рецензию вынесена операция: программно добавить блок Gain в модель и задать коэффициент 5. Какой код сохраняет математический смысл постановки?

add_block("Gain","mdl/Gain",Value=5);

add_block("simulink/Math Operations/Gain","mdl/Gain");
set_param("mdl/Gain","Gain","5");

set_param("mdl","Block","Gain","Value",5); simulink.add("mdl/Gain","Gain",5); add_line("mdl","Gain",5);

Вопрос 2 из 30

В тесте «Simulink: модели и сигналы» показанный фрагмент нарушает правило из темы «Блоки». Какая редакция исправляет причину, а не только её проявление?

simulink.add("mdl/Gain","Gain",5);

Переписать вычислительный шаг следующим образом. На минимальном примере сопоставить форму выхода и два контрольных значения с независимым эталоном. В журнале проверки сохранить вход, ожидаемый результат и фактическое расхождение. Для темы «Блоки» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.simulink.add("mdl/Gain","Gain",5); Внести показанную замену без изменения входного контракта. После замены проверить обычный и граничный входы, заранее вычислив ожидаемый результат. Допуск и критерий принятия зафиксировать до просмотра результата. Для темы «Блоки» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.set_param("mdl","Block","Gain","Value",5); Принять эту редакцию как полную замену текущего блока. Добавить регрессионный пример, на котором исходная версия расходится с требованием по значению или размерности. Результат проверки оформить так, чтобы его можно было повторить без ручной подгонки.add_block("Gain","mdl/Gain",Value=5); Использовать показанный вариант вместо дефектного фрагмента. Перед принятием проверить предпосылки операции, форму результата и один численный инвариант. Контрольный пример должен воспроизводиться на чистом запуске проекта.

add_block("simulink/Math Operations/Gain","mdl/Gain");
set_param("mdl/Gain","Gain","5");

Заменить исходный блок этой реализацией. Сравнить результат с формулой на двух входах, где меняются ориентация данных и масштаб величин. Отдельно убедиться, что ближайшая неверная реализация этот контроль не проходит. Для темы «Блоки» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.add_line("mdl","Gain",5);

Вопрос 3 из 30

Фрагмент по теме «Блоки» выглядит правдоподобно. Какая проверка действительно подтвердит заявленное свойство, а не только отсутствие сбоя?

y=5u

add_block("simulink/Math Operations/Gain","mdl/Gain");
set_param("mdl/Gain","Gain","5");

Повторить вычисление в отдельной функции, сохранив ту же формулу, и сравнить два полученных ответа по теме «Блоки». Добавьте два блока программно, соедините их и прочитайте обратно ключевые параметры перед запуском. На одном типичном наборе сверить размер, класс и отсутствие `NaN` или `Inf` в результате по теме «Блоки». Сравнить ответ с сохранённым выводом предыдущей версии на рабочем наборе данных по теме «Блоки». Сравнить два близких входа и убедиться, что результат меняется плавно и без предупреждений в задаче по теме «Блоки».

Вопрос 4 из 30

Перед реализацией требования «программно добавить блок Gain в модель и задать коэффициент 5» записывают модель. Какое соотношение можно использовать для проверки?

y=5v

y\approx5u

y=5+u

z=5u

y=5u

Вопрос 5 из 30

Сценарий создаёт модель, но параметр блока остаётся равен единице: использовано несуществующее имя `Value`. Что следует сделать до принятия расчёта?

Снизить расход памяти текущего варианта и сравнить его с прежним результатом на сохранённых данных по теме «Блоки». Использовать документированные пути и имена параметров, затем считать `get_param` и проверить модель. Проверить форму, класс и конечность результата; при совпадении этих признаков продолжить расчёт по теме «Блоки». Увеличить число случайных запусков и оценивать устойчивость среднего результата в задаче по теме «Блоки». Сохранить результат текущей версии как регрессионный эталон и расширить набор входов того же типа для темы «Блоки».

Вопрос 6 из 30

Условие задачи — задать фиксированный шаг 0.01 с и время окончания 10 с для дискретной модели. Какой код сохраняет математический смысл постановки?

set_param("mdl","Step","0.01","Time","10"); sim("mdl",0.01,10); set_param("mdl","SolverType","Fixed-step","FixedStep","0.01","StopTime","10"); set_param("mdl","SampleTime","0.01","EndTime","10"); set_param("mdl","SolverType","Variable-step","MaxStep","10");

Вопрос 7 из 30

Для темы «Время моделирования» в тесте «Simulink: модели и сигналы» приведён дефектный блок. Какое замечание рецензента можно принять?

sim("mdl",0.01,10);

Переписать вычислительный шаг следующим образом. Перед принятием проверить предпосылки операции, форму результата и один численный инвариант. Допуск и критерий принятия зафиксировать до просмотра результата. Для темы «Время моделирования» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.set_param("mdl","SolverType","Variable-step","MaxStep","10"); Принять эту редакцию как полную замену текущего блока. На минимальном примере сопоставить форму выхода и два контрольных значения с независимым эталоном. Отдельно убедиться, что ближайшая неверная реализация этот контроль не проходит.set_param("mdl","SampleTime","0.01","EndTime","10"); Внести показанную замену без изменения входного контракта. Добавить регрессионный пример, на котором исходная версия расходится с требованием по значению или размерности. Контрольный пример должен воспроизводиться на чистом запуске проекта.set_param("mdl","SolverType","Fixed-step","FixedStep","0.01","StopTime","10"); Заменить исходный блок этой реализацией. После замены проверить обычный и граничный входы, заранее вычислив ожидаемый результат. В журнале проверки сохранить вход, ожидаемый результат и фактическое расхождение. Для темы «Время моделирования» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.set_param("mdl","Step","0.01","Time","10"); Использовать показанный вариант вместо дефектного фрагмента. Сравнить результат с формулой на двух входах, где меняются ориентация данных и масштаб величин. Результат проверки оформить так, чтобы его можно было повторить без ручной подгонки. Для темы «Время моделирования» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.sim("mdl",0.01,10);

Вопрос 8 из 30

Ниже показано решение из темы «Время моделирования». Какой контроль отличит его от ближайшей ошибочной реализации?

t_k=k\cdot0.01,\quad 0\le t_k\le10

set_param("mdl","SolverType","Fixed-step","FixedStep","0.01","StopTime","10");

Увеличить размер входа и проверить ожидаемый рост времени и памяти, сохранив исходный способ вычисления по теме «Время моделирования». Запустить несколько случайных наборов одинакового масштаба и сопоставить время выполнения и форму результата для темы «Время моделирования». Сравните фиксированный и переменный шаг на простой гибридной модели, отмечая моменты событий и число шагов. На одном типичном наборе сверить размер, класс и отсутствие `NaN` или `Inf` в результате по теме «Время моделирования». Выполнить расчёт с повышенной численной точностью и использовать совпадение округлённых значений как контроль темы «Время моделирования».

Вопрос 9 из 30

Проверка кода для задачи «задать фиксированный шаг 0.01 с и время окончания 10 с для дискретной модели» опирается на формулу. Какое соотношение можно использовать для проверки?

t_k=j\cdot0.01,\quad 0\le t_k\le10

t_k=k\cdot0.01,\quad 0\ge t_k\le10

t_k=k\cdot0.01,\quad 0< t_k\le10

t_k=k\cdot0.0,\quad 0\le t_k\le10

t_k=k\cdot0.01,\quad 0\le t_k\le10

Вопрос 10 из 30

Результаты разных машин различаются, потому что модель полагается на автоматический переменный шаг при сравнении дискретных событий. Какое решение оставит независимый критерий проверки?

Сначала выбрать более быстрый вариант на рабочем наборе, после чего закрепить его вывод автоматическим тестом по теме «Время моделирования». Зафиксировать решатель и шаг в конфигурации модели, проверить кратность времён дискретизации и сохранить настройки запуска. Сравнить две реализации на одном типичном наборе и принять вариант с меньшим разбросом времени по теме «Время моделирования». Увеличить число случайных запусков и оценивать устойчивость среднего результата в задаче по теме «Время моделирования». Ослабить допуск до уровня, при котором рабочий пример проходит, и использовать тот же порог для остальных данных по теме «Время моделирования».

Вопрос 11 из 30

Фрагмент должен сохранить состояние интегратора между двумя последовательными запусками модели. Какой код сохраняет математический смысл постановки?

in1 = Simulink.SimulationInput("mdl");
in1 = setModelParameter(in1,"SaveFinalState","on", ...
    "SaveOperatingPoint","on","FinalStateName","xFinal");
out1 = sim(in1);
in2 = Simulink.SimulationInput("mdl");
in2 = setInitialState(in2,out1.xFinal);
out2 = sim(in2);

set_param("mdl","State","persistent"); sim("mdl"); sim("mdl"); out1=sim("mdl"); assignin("base","x0",out1); out2=sim("mdl"); out1=sim("mdl"); out2=sim("mdl",out1); out2=continue_sim("mdl");

Вопрос 12 из 30

Показанный код из темы «Состояния» не соответствует постановке. Какая редакция восстанавливает вычислительный договор?

out1=sim("mdl"); out2=sim("mdl",out1);

Принять эту редакцию как полную замену текущего блока. Перед принятием проверить предпосылки операции, форму результата и один численный инвариант. В журнале проверки сохранить вход, ожидаемый результат и фактическое расхождение. Для темы «Состояния» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.set_param("mdl","State","persistent"); sim("mdl"); sim("mdl"); Использовать показанный вариант вместо дефектного фрагмента. После замены проверить обычный и граничный входы, заранее вычислив ожидаемый результат. Отдельно убедиться, что ближайшая неверная реализация этот контроль не проходит. Для темы «Состояния» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.out2=continue_sim("mdl"); Внести показанную замену без изменения входного контракта. На минимальном примере сопоставить форму выхода и два контрольных значения с независимым эталоном. Результат проверки оформить так, чтобы его можно было повторить без ручной подгонки. Для темы «Состояния» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.out1=sim("mdl"); assignin("base","x0",out1); out2=sim("mdl"); Переписать вычислительный шаг следующим образом. Сравнить результат с формулой на двух входах, где меняются ориентация данных и масштаб величин. Контрольный пример должен воспроизводиться на чистом запуске проекта. Для темы «Состояния» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.out1=sim("mdl"); out2=sim("mdl",out1); Заменить исходный блок этой реализацией. Добавить регрессионный пример, на котором исходная версия расходится с требованием по значению или размерности. Допуск и критерий принятия зафиксировать до просмотра результата.

in1 = Simulink.SimulationInput("mdl");
in1 = setModelParameter(in1,"SaveFinalState","on", ...
    "SaveOperatingPoint","on","FinalStateName","xFinal");
out1 = sim(in1);
in2 = Simulink.SimulationInput("mdl");
in2 = setInitialState(in2,out1.xFinal);
out2 = sim(in2);

Вопрос 13 из 30

Результат фрагмента по теме «Состояния» нужно принять перед включением в расчёт. Какая проверка даст независимое основание?

x(t_2^-)=x(t_2^+\text{ initial})

in1 = Simulink.SimulationInput("mdl");
in1 = setModelParameter(in1,"SaveFinalState","on", ...
    "SaveOperatingPoint","on","FinalStateName","xFinal");
out1 = sim(in1);
in2 = Simulink.SimulationInput("mdl");
in2 = setInitialState(in2,out1.xFinal);
out2 = sim(in2);

Разбейте один запуск на два сегмента и сравните объединённый сигнал с непрерывным запуском. Увеличить размер входа и проверить ожидаемый рост времени и памяти, сохранив исходный способ вычисления по теме «Состояния». Сравнить ответ с сохранённым выводом предыдущей версии на рабочем наборе данных по теме «Состояния». Сравнить два близких входа и убедиться, что результат меняется плавно и без предупреждений в задаче по теме «Состояния». Проверить только один сводный показатель результата — сумму, среднее или норму — на двух обычных входах из темы «Состояния».

Вопрос 14 из 30

Математическая запись должна описывать действие «сохранить состояние интегратора между двумя последовательными запусками модели». Какое соотношение можно использовать для проверки?

y(t_2^-)=x(t_2^+\text{ initial})

x(t_2^-)=y(t_2^+\text{ initial})

x(t_2^-)=x(t_2^+\text{ initial})

x(s_2^-)=x(t_2^+\text{ initial})

z(t_2^-)=x(t_2^+\text{ initial})

Вопрос 15 из 30

Пакетное моделирование разбито на интервалы, но каждый сегмент стартует с нуля и создаёт искусственные переходы. Какой вариант переносится на граничные данные?

Использовать механизмы сохранения и загрузки состояния, одновременно проверяя совместимость конфигурации и структуры модели. Проверить форму, класс и конечность результата; при совпадении этих признаков продолжить расчёт по теме «Состояния». Снизить расход памяти текущего варианта и сравнить его с прежним результатом на сохранённых данных по теме «Состояния». Привести входные данные к ожидаемой форме и классу, затем повторить исходный фрагмент по теме «Состояния». Сравнить две реализации на одном типичном наборе и принять вариант с меньшим разбросом времени по теме «Состояния».

Вопрос 16 из 30

Разработчик переносит в MATLAB требование: проверить модель перед серией запусков и остановиться при ошибках обновления диаграммы. Какой код сохраняет математический смысл постановки?

% Предусловия задачи выполнены; результат каждого фрагмента затем сверяется с независимым эталоном.
set_param("mdl","SimulationCommand","update");
status = get_param("mdl","SimulationStatus");
assert(strcmp(status,"stopped"));

% Предусловия задачи выполнены; результат каждого фрагмента затем сверяется с независимым эталоном.
sim("mdl"); assert(~isempty(ans));

% Предусловия задачи выполнены; результат каждого фрагмента затем сверяется с независимым эталоном.
set_param("mdl","CheckModel","on");

% Предусловия задачи выполнены; результат каждого фрагмента затем сверяется с независимым эталоном.
validate("mdl");

% Предусловия задачи выполнены; результат каждого фрагмента затем сверяется с независимым эталоном.
open_system("mdl"); disp("checked")

Вопрос 17 из 30

Рецензент разбирает фрагмент по теме «Проверка модели» в тесте «Simulink: модели и сигналы». Какой вариант исправляет саму операцию?

validate("mdl");

Переписать вычислительный шаг следующим образом. После замены проверить обычный и граничный входы, заранее вычислив ожидаемый результат. Результат проверки оформить так, чтобы его можно было повторить без ручной подгонки. Для темы «Проверка модели» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

% Предусловия задачи выполнены; результат каждого фрагмента затем сверяется с независимым эталоном.
open_system("mdl"); disp("checked")

Принять эту редакцию как полную замену текущего блока. Сравнить результат с формулой на двух входах, где меняются ориентация данных и масштаб величин. Допуск и критерий принятия зафиксировать до просмотра результата.

% Предусловия задачи выполнены; результат каждого фрагмента затем сверяется с независимым эталоном.
set_param("mdl","SimulationCommand","update");
status = get_param("mdl","SimulationStatus");
assert(strcmp(status,"stopped"));

Внести показанную замену без изменения входного контракта. Перед принятием проверить предпосылки операции, форму результата и один численный инвариант. Отдельно убедиться, что ближайшая неверная реализация этот контроль не проходит. Для темы «Проверка модели» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

% Предусловия задачи выполнены; результат каждого фрагмента затем сверяется с независимым эталоном.
sim("mdl"); assert(~isempty(ans));

Использовать показанный вариант вместо дефектного фрагмента. Добавить регрессионный пример, на котором исходная версия расходится с требованием по значению или размерности. В журнале проверки сохранить вход, ожидаемый результат и фактическое расхождение. Для темы «Проверка модели» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

% Предусловия задачи выполнены; результат каждого фрагмента затем сверяется с независимым эталоном.
validate("mdl");

Заменить исходный блок этой реализацией. На минимальном примере сопоставить форму выхода и два контрольных значения с независимым эталоном. Контрольный пример должен воспроизводиться на чистом запуске проекта. Для темы «Проверка модели» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

% Предусловия задачи выполнены; результат каждого фрагмента затем сверяется с независимым эталоном.
set_param("mdl","CheckModel","on");

Вопрос 18 из 30

Для решения по теме «Проверка модели» выбирают контрольный опыт. Какой вариант проверяет смысл операции, а не внешние признаки результата?

valid(model)=\bigwedge_i check_i(model)

set_param("mdl","SimulationCommand","update");
status = get_param("mdl","SimulationStatus");
assert(strcmp(status,"stopped"));

Создайте намеренную ошибку размерности и сравните момент обнаружения при update и при полном моделировании. Повторить вычисление в отдельной функции, сохранив ту же формулу, и сравнить два полученных ответа по теме «Проверка модели». На одном типичном наборе сверить размер, класс и отсутствие `NaN` или `Inf` в результате по теме «Проверка модели». Сравнить два близких входа и убедиться, что результат меняется плавно и без предупреждений в задаче по теме «Проверка модели». Выполнить расчёт с повышенной численной точностью и использовать совпадение округлённых значений как контроль темы «Проверка модели».

Вопрос 19 из 30

Для операции «проверить модель перед серией запусков и остановиться при ошибках обновления диаграммы» фиксируют вычислительный договор. Какое соотношение можно использовать для проверки?

valid(model)=\bigwedge_i check_i(model)

valid(model)\propto\bigwedge_i check_i(model)

valid(model)=\bigwedge_{i+1} check_i(model)

valid(model)\approx\bigwedge_i check_i(model)

observed(model)=\bigwedge_i check_i(model)

Вопрос 20 из 30

Из тысячи запусков каждый падает на одной и той же ошибке размерности, которую можно было обнаружить до очереди. Что уменьшит риск повторения дефекта?

Увеличить число случайных запусков и оценивать устойчивость среднего результата в задаче по теме «Проверка модели». Выполнять update и набор обязательных проверок до пакетного запуска; сохранять отчёт и версию настроек. Сначала выбрать более быстрый вариант на рабочем наборе, после чего закрепить его вывод автоматическим тестом по теме «Проверка модели». Сохранить результат текущей версии как регрессионный эталон и расширить набор входов того же типа для темы «Проверка модели». Проверить форму, класс и конечность результата; при совпадении этих признаков продолжить расчёт по теме «Проверка модели».

Вопрос 21 из 30

В проекте появился шаг: сравнить выход Simulink с независимым эталоном на одинаковой временной сетке. Какой код сохраняет математический смысл постановки?

assert(isequal(out.yout,yRef));

yRef = referenceModel(tout,u);
ySim = interp1(out.tout,out.yout,tout,"linear");
assert(max(abs(ySim-yRef)) < tol);

plot(out.yout,yRef); assert(max(out.yout-yRef)<tol); assert(length(out.yout)==length(yRef));

Вопрос 22 из 30

В расчёте по теме «Проверка корректности» обнаружено содержательное расхождение. Какую замену следует принять после проверки?

assert(max(out.yout-yRef)<tol);

Переписать вычислительный шаг следующим образом. Добавить регрессионный пример, на котором исходная версия расходится с требованием по значению или размерности. Отдельно убедиться, что ближайшая неверная реализация этот контроль не проходит. Для темы «Проверка корректности» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.assert(length(out.yout)==length(yRef)); Использовать показанный вариант вместо дефектного фрагмента. На минимальном примере сопоставить форму выхода и два контрольных значения с независимым эталоном. Допуск и критерий принятия зафиксировать до просмотра результата. Для темы «Проверка корректности» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.assert(isequal(out.yout,yRef)); Принять эту редакцию как полную замену текущего блока. После замены проверить обычный и граничный входы, заранее вычислив ожидаемый результат. Контрольный пример должен воспроизводиться на чистом запуске проекта. Для темы «Проверка корректности» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.assert(max(out.yout-yRef)<tol); Заменить исходный блок этой реализацией. Перед принятием проверить предпосылки операции, форму результата и один численный инвариант. Результат проверки оформить так, чтобы его можно было повторить без ручной подгонки.

yRef = referenceModel(tout,u);
ySim = interp1(out.tout,out.yout,tout,"linear");
assert(max(abs(ySim-yRef)) < tol);

Внести показанную замену без изменения входного контракта. Сравнить результат с формулой на двух входах, где меняются ориентация данных и масштаб величин. В журнале проверки сохранить вход, ожидаемый результат и фактическое расхождение. Для темы «Проверка корректности» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.plot(out.yout,yRef);

Вопрос 23 из 30

Код по теме «Проверка корректности» проходит обычный пример. Какая проверка покажет, что вычислительный договор сохраняется и на неудобном входе?

e_{max}=\max_t|y_{sim}(t)-y_{ref}(t)|

yRef = referenceModel(tout,u);
ySim = interp1(out.tout,out.yout,tout,"linear");
assert(max(abs(ySim-yRef)) < tol);

Сравните два решения с разными временными сетками и покажите, почему сравнение по индексам неверно. Запустить несколько случайных наборов одинакового масштаба и сопоставить время выполнения и форму результата для темы «Проверка корректности». Увеличить размер входа и проверить ожидаемый рост времени и памяти, сохранив исходный способ вычисления по теме «Проверка корректности». Выполнить расчёт с повышенной численной точностью и использовать совпадение округлённых значений как контроль темы «Проверка корректности». Проверить только один сводный показатель результата — сумму, среднее или норму — на двух обычных входах из темы «Проверка корректности».

Вопрос 24 из 30

Нужно сопоставить MATLAB-код с постановкой «сравнить выход Simulink с независимым эталоном на одинаковой временной сетке». Какое соотношение можно использовать для проверки?

e_{max}=\max_t|y_{sim}(s)-y_{ref}(t)|

e_{max}=\max_t|y_{sim}(t)-y_{ref}(t)|

e_{max}=\max_t|x_{sim}(t)-y_{ref}(t)|

e_{max}=\min_t|y_{sim}(t)-y_{ref}(t)|

e_{max}=\max_t|y_{sim}(t)-z_{ref}(t)|

Вопрос 25 из 30

Два решателя записывают разные временные точки, и прямое сравнение массивов либо падает, либо сопоставляет несоответствующие моменты. Как поступить без подгонки результата под ожидание?

Ослабить допуск до уровня, при котором рабочий пример проходит, и использовать тот же порог для остальных данных по теме «Проверка корректности». Привести входные данные к ожидаемой форме и классу, затем повторить исходный фрагмент по теме «Проверка корректности». Сравнить две реализации на одном типичном наборе и принять вариант с меньшим разбросом времени по теме «Проверка корректности». Определить общую сетку и метрику, проверить интерполяционную ошибку и хранить эталон независимо от тестируемой модели. Сначала выбрать более быстрый вариант на рабочем наборе, после чего закрепить его вывод автоматическим тестом по теме «Проверка корректности».

Вопрос 26 из 30

Нужно выбрать код для действия: сделать пакетный запуск устойчивым к сбою одного набора параметров и сохранить диагностику. Какой код сохраняет математический смысл постановки?

% Одинаковый набор входов передаётся каждому варианту; журналирование выполняется после расчёта.
out = sim(inputs);

% Одинаковый набор входов передаётся каждому варианту; журналирование выполняется после расчёта.
out=arrayfun(@sim,inputs);

% Одинаковый набор входов передаётся каждому варианту; журналирование выполняется после расчёта.
for k=1:numel(inputs)
 try
  out(k)=sim(inputs(k)); status(k)="ok";
 catch ME
  status(k)="failed"; errors(k)=string(getReport(ME,"extended"));
 end
end

% Одинаковый набор входов передаётся каждому варианту; журналирование выполняется после расчёта.
try out=sim(inputs); catch, out=[]; end

% Одинаковый набор входов передаётся каждому варианту; журналирование выполняется после расчёта.
for k=1:numel(inputs), out(k)=sim(inputs(k)); end

Вопрос 27 из 30

Ниже приведена неудачная реализация из темы «Устойчивость к сбоям». Какая редакция возвращает требуемый результат и оставляет независимый контроль?

out = sim(inputs);

Заменить исходный блок этой реализацией. Сравнить результат с формулой на двух входах, где меняются ориентация данных и масштаб величин. Отдельно убедиться, что ближайшая неверная реализация этот контроль не проходит. Для темы «Устойчивость к сбоям» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

% Одинаковый набор входов передаётся каждому варианту; журналирование выполняется после расчёта.
try out=sim(inputs); catch, out=[]; end

Переписать вычислительный шаг следующим образом. На минимальном примере сопоставить форму выхода и два контрольных значения с независимым эталоном. В журнале проверки сохранить вход, ожидаемый результат и фактическое расхождение. Для темы «Устойчивость к сбоям» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

% Одинаковый набор входов передаётся каждому варианту; журналирование выполняется после расчёта.
out=arrayfun(@sim,inputs);

Внести показанную замену без изменения входного контракта. После замены проверить обычный и граничный входы, заранее вычислив ожидаемый результат. Допуск и критерий принятия зафиксировать до просмотра результата. Для темы «Устойчивость к сбоям» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

% Одинаковый набор входов передаётся каждому варианту; журналирование выполняется после расчёта.
for k=1:numel(inputs), out(k)=sim(inputs(k)); end

Использовать показанный вариант вместо дефектного фрагмента. Перед принятием проверить предпосылки операции, форму результата и один численный инвариант. Контрольный пример должен воспроизводиться на чистом запуске проекта.

% Одинаковый набор входов передаётся каждому варианту; журналирование выполняется после расчёта.
for k=1:numel(inputs)
 try
  out(k)=sim(inputs(k)); status(k)="ok";
 catch ME
  status(k)="failed"; errors(k)=string(getReport(ME,"extended"));
 end
end

Принять эту редакцию как полную замену текущего блока. Добавить регрессионный пример, на котором исходная версия расходится с требованием по значению или размерности. Результат проверки оформить так, чтобы его можно было повторить без ручной подгонки. Для темы «Устойчивость к сбоям» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

% Одинаковый набор входов передаётся каждому варианту; журналирование выполняется после расчёта.
out = sim(inputs);

Вопрос 28 из 30

Перед рецензентом рабочий фрагмент по теме «Устойчивость к сбоям». Как проверить его так, чтобы близкая подмена не прошла вместе с ним?

N_{ok}+N_{failed}=N_{runs}

for k=1:numel(inputs)
 try
  out(k)=sim(inputs(k)); status(k)="ok";
 catch ME
  status(k)="failed"; errors(k)=string(getReport(ME,"extended"));
 end
end

Проверить только один сводный показатель результата — сумму, среднее или норму — на двух обычных входах из темы «Устойчивость к сбоям». Повторить вычисление в отдельной функции, сохранив ту же формулу, и сравнить два полученных ответа по теме «Устойчивость к сбоям». Сравнить два близких входа и убедиться, что результат меняется плавно и без предупреждений в задаче по теме «Устойчивость к сбоям». Спроектируйте журнал пакетного моделирования, по которому можно повторить один сбой без запуска всей серии. Сравнить ответ с сохранённым выводом предыдущей версии на рабочем наборе данных по теме «Устойчивость к сбоям».

Вопрос 29 из 30

В рецензии формализуют требование «сделать пакетный запуск устойчивым к сбою одного набора параметров и сохранить диагностику». Какое соотношение можно использовать для проверки?

N_{ok}+N_{failed}=N_{runs}

M_{ok}+N_{failed}=N_{runs}

N_{ok}-N_{failed}=N_{runs}

N_{ok}+N_{failed}\approxN_{runs}

N^{-1}_{ok}+N_{failed}=N_{runs}

Вопрос 30 из 30

Один ошибочный параметр прерывает ночной пакет, а утром неизвестно, какие сценарии успели завершиться. Какой шаг сохранит воспроизводимость проверки?

Хранить статус, параметры, отчёт исключения и артефакты каждого запуска; повторять только безопасно перезапускаемые случаи. Привести входные данные к ожидаемой форме и классу, затем повторить исходный фрагмент по теме «Устойчивость к сбоям». Сохранить результат текущей версии как регрессионный эталон и расширить набор входов того же типа для темы «Устойчивость к сбоям». Снизить расход памяти текущего варианта и сравнить его с прежним результатом на сохранённых данных по теме «Устойчивость к сбоям». Проверить форму, класс и конечность результата; при совпадении этих признаков продолжить расчёт по теме «Устойчивость к сбоям».