Verification and validation of computer simulation models
ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಅಂತಿಮ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾದರಿಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. "ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು, ಈ ಮಾದರಿಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರು ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತರಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಎಲ್ಲರೂ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಅದರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು "ಸರಿಯಾಗಿವೆಯೇ" ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾದರಿಯ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಈ ಕಾಳಜಿಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಂದಾಜು ಅನುಕರಣೆಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಅವು ಎಂದಿಗೂ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಅನುಕರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಆ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಮಾದರಿಯ ಉದ್ದೇಶಿತ ಉದ್ದೇಶ ಅಥವಾ ಅನ್ವಯಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು. ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿದ ನಂತರ ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ಮಾದರಿಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ನಂತರ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾದರಿಯ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಮಾದರಿಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ನಡೆಯುವ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ದೃಢೀಕರಣ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯ ಪರಿಶೀಲನೆಯು ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಮಾದರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಅದನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ದೃಢೀಕರಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ (ಇದು ಅನ್ವಯದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾದ ವಿಶೇಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಊಹೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ). ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಅನುಷ್ಠಾನದಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಮಾದರಿಗಳು ವಿಶೇಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಊಹೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿವಿಧ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಉದ್ದೇಶವು ಮಾದರಿಯ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಅನೇಕ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ, ತಜ್ಞರಿಂದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು, ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ತರ್ಕ ಹರಿವಿನ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುವುದು, ಇನ್ಪುಟ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ವಿವಿಧ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ತರ್ಕಬದ್ಧತೆಗಾಗಿ ಮಾದರಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಡೀಬಗ್ಗರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಸೇರಿವೆ, ಆದರೆ ಇವುಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ. ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಬಳಸುವ ಅನೇಕ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾದರಿ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ. ವ್ಯಾಲಿಡೇಷನ್ ವ್ಯಾಲಿಡೇಷನ್ ನೈಜ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮಾದರಿಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು "ಅದರ ಅನ್ವಯಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರದೊಳಗಿನ ಗಣಕೀಕೃತ ಮಾದರಿಯು ಮಾದರಿಯ ಉದ್ದೇಶಿತ ಅನ್ವಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾದ ನಿಖರತೆಯ ತೃಪ್ತಿದಾಯಕ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂಬ ದೃಢೀಕರಣ" ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಅಥವಾ ಉದ್ದೇಶಗಳ ಗುಂಪಿಗಾಗಿ ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಆ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಅದರ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಅನೇಕ ವಿಧಾನಗಳಿವೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ವಿಮರ್ಶೆಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳವರೆಗೆ ಇರುತ್ತವೆ. ಮಾದರಿ ತಯಾರಕರು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಸರಣಿಯ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಯ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ನಾಯ್ಲರ್ ಮತ್ತು ಫಿಂಗರ್ [1967] ಮಾದರಿ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗೆ ಮೂರು-ಹಂತದ ವಿಧಾನವನ್ನು ರೂಪಿಸಿದರು, ಅದನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸಲಾಗಿದೆಃ ಹಂತ 1. ಹೆಚ್ಚಿನ ಮುಖದ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ. ಹಂತ 2. ಮಾದರಿ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ. ಹಂತ 3. ಮಾದರಿ ಇನ್ಪುಟ್-ಔಟ್ಪುಟ್ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ನೈಜ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅನುಗುಣವಾದ ಇನ್ಪುಟ್-ಔಟ್ಪುಟ್ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ. ಮುಖದ ಸಿಂಧುತ್ವವು ಮುಖದ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿಯು ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ ಜನರಿಗೆ ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಮಂಜಸವಾದ ಅನುಕರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಮುಖದ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಜ್ಞಾನವುಳ್ಳ ಜನರು ತರ್ಕಬದ್ಧತೆಗಾಗಿ ಮಾದರಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದೃಢೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮಾದರಿಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಶ್ವಾಸವು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಮುಖದ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮಾದರಿ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಫಾಸ್ಟ್ ಫುಡ್ ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್ ಡ್ರೈವ್ ಥ್ರೂ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗ್ರಾಹಕರ ಆಗಮನದ ದರ ಗಂಟೆಗೆ 20 ಮತ್ತು ಗಂಟೆಗೆ 40 ರೊಂದಿಗೆ ಎರಡು ಬಾರಿ ಚಲಾಯಿಸಿದರೆ, ಸರಾಸರಿ ಕಾಯುವ ಸಮಯ ಅಥವಾ ಕಾಯುವ ಗ್ರಾಹಕರ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯಂತಹ ಮಾದರಿ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಆಗಮನದ ದರದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ. ಒಂದು ಮಾದರಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಡಲಾದ ಊಹೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡು ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆಃ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಊಹೆಗಳು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಊಹೆಗಳು. ವಾಸ್ತವವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಲು ನಾವು ಬಳಸುವ ಸರಳೀಕರಣ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಸಹ ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಭೌತಿಕವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಡಲಾದ ಊಹೆಗಳು ರಚನಾತ್ಮಕ ಊಹೆಗಳಾಗಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಫಾಸ್ಟ್ ಫುಡ್ನಲ್ಲಿರುವ ಸರ್ವರ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಲೇನ್ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಇದ್ದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ? ಸರ್ವರ್ಗಳು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆಯೇ, ಅಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರು ಒಂದೇ ಸರ್ವರ್ಗೆ ಭೇಟಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ವಹಿವಾಟನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ಒಂದು ಸರ್ವರ್ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪಾವತಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇನ್ನೊಬ್ಬರು ಆದೇಶವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಪೂರೈಸುತ್ತಾರೆ. ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿನ ಅನೇಕ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಕಳಪೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಊಹೆಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತವೆ. ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಜವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಗಮನಿಸಬೇಕು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ನಿಜವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. ದತ್ತಾಂಶದ ಊಹೆಗಳು ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಮಾಣದ ಸೂಕ್ತವಾದ ದತ್ತಾಂಶವು ಲಭ್ಯವಿರಬೇಕು. ಸೂಕ್ತವಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ಕೊರತೆಯು ಮಾದರಿಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶವು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮೂಲದಿಂದ ಬಂದಿದೆಯೆ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ದೋಷವಾಗಿದೆ. ಊಹಿಸಲಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಯೋಗ್ಯತೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ತಂತ್ರಗಳ ಸದ್ಗುಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು. ಫಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಒಳ್ಳೆಯತನಕ್ಕೆ ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆ ಕೊಲ್ಮೊಗೊರೊವ್-ಸ್ಮಿರ್ನೋವ್ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಚಿ-ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಪರೀಕ್ಷೆ. ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಯಾವುದೇ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. ಸರಳೀಕರಣದ ಊಹೆಗಳು ನಿಜವಲ್ಲವೆಂದು ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ, ಆದರೆ ನಾವು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಯಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಊಹೆಗಳಾಗಿವೆ. ನಾವು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಯಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಉತ್ತರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವಷ್ಟು ಮಾದರಿಯು ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಊಹೆಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬೇಕು. ಇನ್ಪುಟ್-ಔಟ್ಪುಟ್ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಇನ್ಪುಟ್-ಔಟ್ಪುಟ್ ರೂಪಾಂತರವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಪರಿಗಣನೆಯಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಅದೇ ಇನ್ಪುಟ್ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿ ಉತ್ಪನ್ನಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸುವಾಗ ದಾಖಲಿಸಲಾದ ದತ್ತಾಂಶವು ಲಭ್ಯವಿರಬೇಕು. ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಆಸಕ್ತಿಯ ಮಾದರಿ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಳತೆಯಾಗಿ ಬಳಸಬೇಕು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪರಿಗಣನೆಯಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಫಾಸ್ಟ್ ಫುಡ್ ಡ್ರೈವ್ ಆಗಿದ್ದರೆ, ಅಲ್ಲಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಟು ಮಾಡೆಲ್ ಗ್ರಾಹಕ ಆಗಮನದ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅಳತೆಯು ಸಾಲಿನಲ್ಲಿರುವ ಸರಾಸರಿ ಗ್ರಾಹಕ ಸಮಯವಾಗಿದ್ದರೆ, ಡ್ರೈವ್ ಥ್ರೂದಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ ಕಳೆದ ನಿಜವಾದ ಆಗಮನದ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಮಯವನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯು ನಿಜವಾದ ಆಗಮನದ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯು ಸಾಲಿನಲ್ಲಿರುವ ಸರಾಸರಿ ಸಮಯವನ್ನು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ ಕಳೆದ ನಿಜವಾದ ಸರಾಸರಿ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಊಹಾಪೋಹ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಟಿ-ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಊಹಾಪೋಹ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾನ್ಯವೆಂದು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಥವಾ ಅಮಾನ್ಯವೆಂದು ತಿರಸ್ಕರಿಸಲು ಆಧಾರವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕಾದ ಊಹೆಯು H0-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾದರಿ ಅಳತೆ = ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಳತೆ ವರ್ಸಸ್ H1-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾದರಿ ಅಳತೆ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಳತೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಯ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟ ಅಥವಾ α ಗಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮಾದರಿಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಸ್ವತಂತ್ರ ರನ್ಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಡ್ಡಿಯ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಾಗಿ ಸರಾಸರಿ ಅಥವಾ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯವಾದ ಇ (ವೈ) ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಿಅಂಶ, t0 ಅನ್ನು ಕೊಟ್ಟಿರುವ α, n, E (Y) ಗೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು μ0 ಎಂದು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು α ಮತ್ತು n-1 ರ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಡಿಗ್ರಿ ಆಫ್ ಫ್ರೀಡಂ ಎಂದು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. H0 ಅನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಿದರೆ, ಮಾದರಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಎರಡು ರೀತಿಯ ದೋಷಗಳು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು, ಟೈಪ್ I ದೋಷ ಅಥವಾ "ಮಾದರಿ ತಯಾರಕರ ಅಪಾಯ" ಎಂಬ ಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಟೈಪ್ II ದೋಷ, β, ಅಥವಾ "ಮಾದರಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಅಪಾಯ" ಎಂಬ ಅಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದು. ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟ ಅಥವಾ α ಪ್ರಕಾರವು I ದೋಷದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. α ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೆ, ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸುವುದು ಬಲವಾದ ತೀರ್ಮಾನವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, α = 0.05 ಮತ್ತು ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಿದರೆ, ಮಾನ್ಯವಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸುವ 0.05 ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮಾತ್ರ ಇರುತ್ತದೆ. ಟೈಪ್ II ದೋಷದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಅಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು 1-β ಆಗಿದೆ. ಟೈಪ್ II ದೋಷದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಮಾದರಿಯ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ಗಮನಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯದ ನಡುವಿನ ನಿಜವಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದರಿಂದ ಟೈಪ್ II ದೋಷದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಯಂತೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲಾಗಿರುವ ಒಂದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರವನ್ನು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯ ಆಸಕ್ತಿಯ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಆಸಕ್ತಿಯ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ನಿಖರತೆಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ಇದ್ದರೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ತಂತ್ರವು ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ದತ್ತಾಂಶಗಳೆರಡೂ ಸರಿಸುಮಾರು ನಾರ್ಮಲಿ ಇಂಡಿಪೆಂಡೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಐಡೆಂಟ್ಲಿ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್ (ಎನ್ಐಐಡಿ) ಆಗಿರಬೇಕು ಎಂಬುದು ಒಂದು ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಟಿ-ಟೆಸ್ಟ್ ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯ ಸರಾಸರಿ μm ಆಗಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸರಾಸರಿ μs ಆಗಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು D = μm-μs ಆಗಿದೆ. ಡಿ ನಿಖರತೆಯ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ಇದ್ದರೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕಾದ ಊಹೆಯಾಗಿದೆ. ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಎಲ್ = ಕೆಳಗಿನ ಮಿತಿ ಮತ್ತು ಯು = ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಮೇಲಿನ ಮಿತಿ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ನಂತರ H0 L ≤ D ≤ U ವರ್ಸಸ್ H1 D <L ಅಥವಾ D> U ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು. ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣ (ಒ. ಸಿ.) ವಕ್ರರೇಖೆಯು ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯು ನಿಜವಾಗಿದ್ದಾಗ ಅದನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ. ಒ. ಸಿ. ವಕ್ರರೇಖೆಯು I ಮತ್ತು IIನೇ ವಿಧದ ದೋಷಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ತಯಾರಕರ ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಅಪಾಯದ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಒ. ಸಿ. ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳಿಂದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು. ಮಾದರಿ ತಯಾರಕರ ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಅಪಾಯದ ನಡುವಿನ ಸ್ಥಿರ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ವಿನಿಮಯಗಳೊಂದಿಗೆ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು ಅಪಾಯದ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳಲ್ಲಿ ಸುಲಭವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ತಯಾರಕರ ಅಪಾಯ, ಮಾದರಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಮೇಲಿನ ಮತ್ತು ಕೆಳಗಿನ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದರೆ, ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರಗಳನ್ನು ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ಆಸಕ್ತಿಯ ಕೆಲವು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ "ಸಾಕಷ್ಟು ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ" ಎಂದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ತಿಳಿದಿರುವ ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯ, μ0, ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೌಲ್ಯ, μ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಬಡ್ಡಿಯ ಚಲಪರಿಮಾಣಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಮಾದರಿಯು ಮಾನ್ಯವಾಗಿರುವಷ್ಟು ಸಣ್ಣ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ε ಚಿಹ್ನೆಯಿಂದ ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಒಂದು ಸಂಖ್ಯೆ, n, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಯ ಸ್ವತಂತ್ರ ರನ್ಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ಅಥವಾ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯ, E (Y) ಅಥವಾ Y ಯ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಔಟ್ಪುಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನ S ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, 100 (1-α). ಒಂದು ಮಧ್ಯಂತರವನ್ನು, [a, b], ಹೀಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟ ಮತ್ತು n-1 ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯದ ಮಟ್ಟಗಳಿಗೆ t-ವಿತರಣೆಯಿಂದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೌಲ್ಯವಿದೆ. |a-μ0 |> ε ಮತ್ತು |b-μ0 |> ε ಆಗಿದ್ದರೆ, ಎರಡೂ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹಕ್ಕಿಂತ ದೊಡ್ಡದಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. |a-μ0 | <ε ಮತ್ತು |b-μ0 | <ε ಆಗಿದ್ದರೆ, ಎರಡೂ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷವು ಸಾಕಷ್ಟು ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿರುವುದರಿಂದ ಮಾದರಿಯು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಾಗಿದೆ. |a-μ0 | <ε ಮತ್ತು |b-μ0 |> ε ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಯಾಗಿ ಮಧ್ಯಂತರವನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸಲು ಮಾದರಿಯ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ರನ್ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಹೋಲಿಕೆಗಳು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಊಹೆಗಳನ್ನು ತೃಪ್ತಿಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ದತ್ತಾಂಶವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಳಸಬಹುದು, ಆದಾಗ್ಯೂ ಇತರ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಎಎಸ್ಎಂಇ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ಸ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಅಮೆರಿಕನ್ ಸೊಸೈಟಿ ಆಫ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಸ್ (ಎಎಸ್ಎಂಇ) ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ (ವಿ & ವಿ) ಸಮಿತಿಯು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದೆ. ಎಎಸ್ಎಂಇ ವಿ & ವಿ 10 ಪರಿಶೀಲನೆ, ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೂಲಕ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಘನ ಯಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರದ ಮಾದರಿಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಎಎಸ್ಎಂಇ ವಿ & ವಿ 10.1, ಎಎಸ್ಎಂಇ ವಿ & ವಿ 10ರಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ವಿವರವಾದ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಎಎಸ್ಎಂಇ ವಿ & ವಿ 20 ದ್ರವ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಶಾಖ ವರ್ಗಾವಣೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿದಂತೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ವಿವರವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಎಎಸ್ಎಂಇ ವಿ & ವಿ 40 ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಮಾದರಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಾಧನ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಾಂಶ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಔಪಚಾರಿಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ.