深入浅出：Coursera课程《定量模型检查》评测与推荐

3 月 16, 2025 #Coursera, #定量模型检查, #概率计算树逻辑, #模型检查, #离散时间马尔可夫链, #计算树逻辑, #软件可靠性, #连续时间马尔可夫链, #连续随机逻辑, #马尔可夫链

在今天这个科技迅速发展的时代，软件的可靠性变得至关重要。无论是在嵌入式系统、网络物理系统、通信协议还是交通系统中，任何微小的缺陷都可能导致灾难性的后果和巨额的成本。因此，Coursera上推出的《定量模型检查》课程正是应对这一挑战的绝佳选择。

课程的首个模块涉及计算树逻辑（CTL），我们将学习如何构建标记转移系统（LTS）、CTL的语法和语义，并深入探讨计算特定CTL公式的模型检查算法。这一基础模块为后续内容打下了坚实的基础。

紧接着，我们学习离散时间马尔可夫链（DTMC），在转移系统中加入了随机选择的概率。这部分内容非常重要，因为它帮助我们了解无记忆性和时间齐性等DTMC的性质。另外，通过状态分类，我们探讨如何判别极限和/或平稳分布的存在性。

在接下来的学习中，我们还将接触到概率计算树逻辑（PCTL），更加深入地探讨其语法、语义及相应的模型检查算法。PCTL模型检查的复杂性分析也引发了我们对系统的更深层次思考。

课程的后半段，我们学习连续时间马尔可夫链（CTMC），这让我们的模型可以随时间演变。课程中对主题如稳态和瞬态概率的计算进行了有效的讲解，特别是统一化的方法，使得这一复杂问题变得更加易于理解。

最后，课程介绍了连续随机逻辑（CSL）的语法和语义，讲解了不同类型的CSL公式的模型检查，尤其是时限直到操作符的模型检查。通过这个模块，我深刻理解了统一化的概念在这一过程中的应用。

总的来说，《定量模型检查》课程条理清晰、内容丰富，非常适合希望提升定量分析能力的学员。如果你想增强自己的模型检查技巧，了解概率逻辑的应用，以及在高可靠性软件开发中的实际运用，这门课程无疑是一个极好的选择。

快来加入我们，一起探索这门精彩的课程吧！