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【24h】

Statistical Verification of PCTL Using Stratified Samples

机译：使用分层样本对PCTL进行统计验证

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In this work, we propose a stratified sampling method to statistically check Probabilistic Computation Tree Logic (PCTL) formulas on discrete-time Markov chains with sequential probability ratio test. Distinct from previous statistical verification methods using independent Monte Carlo sampling, our algorithm uses stratified samples that are negatively correlated, thus give lower variance. The experiments demonstrate that the new algorithm uses a smaller number of samples for a given confidence level on several benchmark examples.
机译：在这项工作中，我们提出了一种分层抽样方法，通过顺序概率比检验对离散时间马尔可夫链上的概率计算树逻辑（PCTL）公式进行统计检查。与以前使用独立蒙特卡洛抽样的统计验证方法不同，我们的算法使用的是负相关的分层样本，因此方差较低。实验表明，在几个基准示例中，对于给定的置信度，新算法使用的样本数量较少。

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