stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
سعد جاويش
الوظائف والمناصب

عمل واعظاَ عاماَ فور تخرجه 1968م بالقاهرة في وعظ الأزهر.
ثم عين معيداً بكلية أصول الدين بالقاهرة سنة 1970م.
ثم بات مدرساً  بقسم الحديث وعلومه سنة 1976م.
حصل على درجة أستاذ مساعد عام 1981م.
ثم على درجة أستاذ سنة 1986م .
وقد عمل مدرساً بكلية الشريعة بجامعة أم القرى  بمكة المكرمة في قسم الشريعة من عام ١٩٧٩م إلى ١٩٨٤م يساوي 1400هـ إلى 1404هـ .
كان له كرسي إسبوعي بالمسجد الحرام بمكة المكرمة خلال هذه المدة، وبعدها عاد للعمل أستاذاً بكلية أصول الدين بالقاهرة.
عمل أستاذاً في كلية التربية للبنات بالرياض من سنة 1409هـ وحتى سنة 1414هـ، وفي خلال هذه المدة كان عضواً بلجنة تطوير المناهج بالرئاسة العامه لتعليم البنات بالمملكة العربية السعودية، وشارك في عدة مؤلفات في التفسير والحديث والفقه والقراءات وعلوم الحديث وذلك لمدارس تحفيظ القرآن الكريم الثانوية التابعة للرئاسة العامة لتعليم البنات بالمملكة العربية السعودية.
ناقش وأشرف خلال هذه الفترة على العديد من رسائل الدكتوراه والماجستير ونوقشت بالكلية وانتدب لمناقشة رسائل بجامعة أم القرى ومعة الإمام. * رشح أيضاً أستاذاً زائراً لكلية البنات بـة الملك عبدالعزيز بجدهسنة 2001 الموافق لـ 1421هـ. * كان عضوًا باللجنة العلمية الدائمة لترقية الأساتذة بجامعة الأزهر الشريف
عمل مدرسًا للحديث الشريف بالجامع الأزهر الشريف.
كان ضيفًا على إذاعة القرآن الكريم في العديد من برامجها المتعلقة بالسنة النبوية
درس في ساحات التعليم الشرعي الحر كالعشيرة المحمدية ومضيفة الشيخ إسماعيل صادق العدوي وأكاديمية أهل الصفة وغير ذلك
زهده عن المناصب

رشحه شيخ الأزهر الأسبق الشيخ محمد سيد طنطاوى لعمادة كلية أصول الدين بالقاهرة فرفضها وقدم استقالته اعتراضاً فألغى الشيخ الفكرة فعاد إلى عمله أستاذاً للحديث وعلومه بالكلية.
رفض دخول هيئة كبار العلماء بالأزهر الشريف.
أنشطته وأثره

كان عالماً عاملاً مربياً لا يكل ولا يتعب في نشر العلم والحديث النبوي الشريف خاصة إذ كانت له أنشطته العلمية في العديد من المساجد والقاعات العلمية داخل القاهرة وخارجها كما كان يخطب الجمعة اسبوعيا في غير مسجد حتى قبل وفاته بيومين.
وكان له كرسيه في الجامع الأزهر والذي كان يشرح فيه "الأربعين النووية" لطلابه. حتى في منزله كان له مجلس اسبوعي لشرح كتب الأحاديث في كل يوم جمعه بعد صلاة المغرب.
وبعمله أستاذاً للحديث وعلومه كان له العديد من الأنشطة الدعوية والفكرية كما كانت له زيارات عدة لدول مختلفة منها: سنغافورا وماليزيا وباكستان والإمارات العربية المتحدة وغيرها.
المؤتمرات

شارك في العديد من المؤتمرات العلمية على مستوى العالم، ومنها:
مؤتمر "الهدي النبوي للدعوة والإرشاد" المنعقد في دولة الإمارات العربيه المتحدة في شهر رمضان عام 1425هـ (2004م).
مؤتمر "توحيد الأمة وتصحيح المفاهيم الدينية" المنعقد في دولة ماليزيا في شهر شعبان سنة 1427هـ (2006).
كما أنه كانت له العديد من المقالات والبرامج واللقاءات التليفزيونية داخل وخارج جمهورية مصر العربية والتي تمحورت حول السنه والشبهات المثارة حولها .
وفاته

كان إلى جانب محاضرته في الجامعة والمعاهد والمراكز الدينية إضافة إلى دروسه بالأزهر الشريف والمضايف حوله يفتح بيته كل جمعة لطلاب الحديث الشريف وكان يكثر أن يدعو الله أن يتم ختم صحيح البخارى الذي كان قد بدأه قبل مماته بثلاثة أعوام فاستجاب الله دعاءه فكان له ذلك
إذ قد وافته المنية بعد أن صلى فجر يوم الأحد 16محرم 1441هـ الموافق 15 سبتمبر 2019 ، وكان قد ختم صحيح البخاري مع طلابه ومريديه في منزله قبل وفاته بـ 6 أيام فقط، عن عمر يناهر 78 عامًا، قضي منها أكثر من 60 عامًا في خدمة الدعوة الإسلامية.
تحليل الخطر

تحليل الخطر (بالإنجليزية: Hazard analysis)‏ يستخدم كخطوة أولى في العملية المستخدمة لتقييم المخاطر. نتيجة تحليل المخاطر هي تحديد أنواع مختلفة من المخاطر. الخطر هو حالة محتملة وهو موجود أم لا (الاحتمال 1 أو 0). قد يكون في وجود واحد أو بالاشتراك مع مخاطر أخرى (تسمى أحيانًا الأحداث) وتصبح الظروف فشلًا وظيفيًا حقيقيًا أو حادثًا (الحادثة). الطريقة التي يحدث بها هذا بالضبط في تسلسل معين تسمى سيناريو. هذا السيناريو له احتمالية حدوث (بين 1 و 0). غالبًا ما يحتوي النظام على العديد من سيناريوهات الفشل المحتملة. كما يتم تعيين تصنيف بناءً على أسوأ حالة حالة نهائية. الخطر هو مزيج من الاحتمالية والشدة. يمكن تقديم مستويات المخاطر الأولية في تحليل المخاطر. يتم تحديد المصادقة والتنبؤ الأكثر دقة (التحقق) وقبول المخاطر في تقييم المخاطر (التحليل). الهدف الرئيسي لكليهما هو توفير أفضل اختيار لوسائل التحكم أو القضاء على المخاطر. يُستخدم المصطلح في العديد من التخصصات الهندسية، بما في ذلك إلكترونيات الطيران، وهندسة العمليات، والهندسة الوقائية، وهندسة الوثوقية، وسلامة الأغذية.
تعريفات الخطورة - أمثلة متعلقة بالسلامة

مجال إلكترونيات الطيران
| خطورة | تعريف |
| --- | --- |
كارثي: يؤدي إلى وفيات متعددة و / أو فقدان النظام
خطير: يقلل من قدرة النظام أو قدرة المشغل على التعامل مع الظروف المعاكسة إلى الحد الذي قد يكون هناك:  انخفاض كبير في هامش الأمان أو القدرة الوظيفية  ضغوط جسدية على الطاقم / عبء العمل المفرط بحيث لا يمكن الاعتماد على المشغلين لأداء المهام المطلوبة بدقة أو بشكل كامل  إصابة خطيرة أو مميتة لعدد صغير من ركاب الطائرات (باستثناء المشغلين)  إصابة قاتلة للعاملين على الأرض و / أو عامة الناس
رئيسي: يقلل من قدرة النظام أو المشغلين على التعامل مع ظروف التشغيل المعاكسة إلى الحد الذي سيكون هناك:  انخفاض كبير في هامش الأمان أو القدرة الوظيفية  زيادة كبيرة في عبء عمل المشغل  الظروف تضعف كفاءة المشغل أو تسبب ازعاجًا كبيرًا  ضائقة جسدية لركاب الطائرات (باستثناء المشغل) بما في ذلك الإصابات  مرض مهني كبير و / أو ضرر بيئي كبير، و / أو أضرار جسيمة في الممتلكات
ثانوي: لا يقلل بشكل كبير من سلامة النظام. الإجراءات المطلوبة من قبل المشغلين هي في حدود قدراتهم. يشمل:  انخفاض طفيف في هامش الأمان أو القدرات الوظيفية  زيادة طفيفة في عبء العمل مثل تغييرات خطة الرحلة الروتينية  بعض الانزعاج الجسدي للركاب أو الطائرات (باستثناء المشغلين)  مرض مهني بسيط و / أو أضرار بيئية طفيفة و / أو أضرار طفيفة للممتلكات
لا يوجد تأثير أمان: ليس له تأثير على السلامة
مجال الأجهزة الطبية
| خطورة | تعريف |
| --- | --- |
كارثي: يؤدي إلى الموت
حرج: يؤدي إلى إعاقة دائمة أو إصابة مهددة للحياة
جدي: ينتج عنه إصابة أو ضعف يتطلب تدخلًا طبيًا متخصصًا
ثانوي: ينتج عنه إصابة مؤقتة أو ضعف لا يتطلب تدخلًا طبيًا متخصصًا
ضئيل: يؤدي إلى إزعاج أو إزعاج مؤقت
أمثلة احتمالية الحدوث

مجال إلكترونيات الطيران
| احتمالية | تعريف |
| --- | --- |
محتمل:  النوعي: من المتوقع أن يحدث مرة واحدة أو أكثر خلال فترة النظام / العمر التشغيلي لعنصر ما.  الكمي: احتمالية الحدوث لكل ساعة تشغيل أكبر من  1\times 10^{-5}
بعيد:  النوعي: من غير المحتمل أن تحدث لكل عنصر خلال عمره الإجمالي. قد تحدث عدة مرات في عمر نظام أو أسطول بأكمله.  الكمي: احتمالية الحدوث لكل ساعة تشغيل أقل من  1\times 10^{-5} ولكن أكبر من  1\times 10^{-7}
بعيد للغاية:  النوعى: لا يتوقع أن يحدث لكل عنصر خلال عمره الإجمالى. قد تحدث عدة مرات في عمر نظام بأكمله.  الكمي: احتمالية الحدوث لكل ساعة تشغيل أقل من  1\times 10^{-7} ولكن أكبر من  1\times 10^{-9}
بعيد الاحتمال على الإطلاق:  النوعي: من غير المحتمل أن يحدث ذلك خلال العمر التشغيلي الكامل لنظام بأكمله.  الكمي: احتمالية الحدوث لكل ساعة تشغيل أقل من  1\times 10^{-9}
مجال الأجهزة الطبية
| احتمالية | تعريف |
| --- | --- |
متكرر: ≥ 10−3
محتمل: < 10−3 و ≥ 10−4
من حين لآخر: < 10−4 و ≥ 10−5
بعيد: < 10−5 و ≥ 10−6
غير محتمل: < 10−6
انظر أيضاً

خطر بيئي
تحليل نمط وآثار الإخفاق
هندسة وقائية
هندسة الوثوقية
السلامة والصحة المهنية
مراجع

↑  "Home". www.undrr.org (بالإنجليزية). Archived from the original on 2021-11-03. Retrieved 2021-11-16.
بوابة الاقتصاد
بوابة السياسة
بوابة علوم سياسية
برمجة عشوائية

في مجال الاستمثال، تعتبر البرمجة العشوائية الهيكل الأساسي لحل المشاكل المتعلقة بالنمذجة القائمة على عدم التأكد. في حين أن مشاكل النمذجة المحددة تصاغ باستخدام بارامترات معلومة. وتشمل مشاكل الواقع بعض البارامترات غير المعلومة، في حال وقوع البارامترات ضمن حدود معينة تكون هناك طريقة واحدة لحل هذا النوع من المشاكل تسمى النمذجة القوية (Robust Optimization)، والهدف من البرمجة العشوائية هو العثور على حل مناسب وأمثل لجميع البيانات. نماذج البرمجة العشوائية متشابهة في الأسلوب لكن تأخذ في عين الاعتبار حقيقة أن التوزيعات الاحتمالية التي تحكم البيانات معلومة أو يمكن حسابها. والهدف هنا هو إيجاد خطة مناسبة لكل أو بالكاد كل البيانات وهذه الخطة تتوقع بعض القرارات والمتغيرات العشوائية. عموما هذه النماذج تتم صياغتها وحلها نظريا وعدديا وتحليلها لتوفير معلومات مفيدة لمتخذي القرار.
المشاكل ذات المرحلتين

الفكرة الأساسية التي تقوم عليها مشاكل البرمجة العشوائية ذات المرحلتين هي أن القرارات المثلى يجب أن تكون قائمة على البيانات المتاحة في الوقت الذي تم فيه اتخاذ القرار ويجب ألا تعتمد على الملاحظات المستقبلية.
الصيغة العامة للمشاكل ذات المرحلتين توصف كالتالي
\min _{x\in X}\{g(x)=f(x)+E[Q(x,\xi )]\}
حيث  Q(x,\xi ) هي القيمة المثلى للمشكلة ذات المرحلة الثانية
\min _{y}\{q(y,\xi )|T(\xi )x+W(\xi )y=h(\xi )\}
مشاكل البرمجة الخطية العشوائية يمكن صياغتها كالآتي
{\begin{array}{llr}\min \limits _{x\in \mathbb {R} ^{n}}&g(x)=c^{T}x+E[Q(x,\xi )]&\\{\text{subject to}}&Ax=b&\\&x\geq 0&\end{array}}
حيث  Q(x,\xi ) هي القيمة المثلى للمشكلة ذات المرحلة الثانية
{\begin{array}{llr}\min \limits _{y\in \mathbb {R} ^{m}}&q(\xi )^{T}y&\\{\text{subject to}}&T(\xi )x+W(\xi )y=h(\xi )&\\&y\geq 0&\end{array}}
في هذه الصيغة  x\in \mathbb {R} ^{n} هو المتجه الخاص بمتغيرات القرار في المرحلة الأولى و  y\in \mathbb {R} ^{m} هو المتجه الخاص بـمتغيرات القرار في المرحلة الثانية. في هذه الصيغة; في حاله المرحلة الاولي نكون بحاجه لاتخاذ قرار  x حالا قبل إدراك المعلومات غير المؤكدة  \xi . في المرحلة الثانية بعد إدراك  \xi , نقوم بتحسين الأداء عن طريق حل المشكلة المناسبة.
في الخطوة الأولى نقوم بأمثلة الـ  c^{T}x الخاصة بالمرحلة الأولى إلى جانب الـ  c^{T}x الخاص بالمرحلة الثانية وهذا يمكننا من عرض مشاكل المرحلة الثانية على أنها مشكلة نمذجة، حيث أنها تقوم بوصف الحل الافتراضي الأمثل في حالة أن تكون المعلومات غير مؤكدة.
المشاكل ذات المرحلتين > فرض التوزيع

صياغة مشاكل المرحلتين التي تم شرحها مسبقا تفترض أن المعلومات الخاصة بالمرحلة الثانية يمكن وصفها على أنها متجه عشوائي ذات توزيع احتمالي معلوم. على سبيل المثال  \xi  من الممكن أن يكون معلومات تم الوصول إليها عن طريق معلومات مسبقة مع العلم أن التوزيع لم يتغير مع طول الفترة الزمنية. في مثل هذه الحالات من الممكن حساب التوزيع الاحتمالي المطلوب والقيام بالنمذجة ويمكن أن تفسر باستخدام قانون الأرقام الكبيرة.
المشاكل ذات المرحلتين > التقسيم

لحل مشاكل النمذجة العشوائية ذات المرحلتين عددياً، نحتاج غالبا لفرض أن المتجه العشوائي يحتوي على عدد من الحالات الممكنة المسماة بسيناريوهات حيث أن  \xi _{1},\dots ,\xi _{K} مناظره للاحتمالات  p_{1},\dots ,p_{K} وبذلك ممكن أن تصاغ دالة الهدف (Objective function) الآتي:
E[Q(x,\xi )]=\sum \limits _{k=1}^{K}p_{k}Q(x,\xi _{k})
و بالمثل مشاكل المرحلة الثانية ممكن أن تصاغ كمشكله برمجة خطية كبيرة (وهذا ما يطلق عليه التحديد المكافئ للمشكلة العشوائية).
البرمجة العشوائية الخطية

هي حالة خاصة بمشاكل المرحلتين الاعتيادية للبرمجة العشوائية. البرمجة العشوائية الخطية قائمة على تجميع المشاكل الخطية ذات الفترات المتعددة كل منها له نفس البناء لكن باختلاف بسيط في البيانات. البرمجة الخطية ذات الفترتين تقوم بعرض الـ k^{th} سيناريو في الصيغة الآتية:
{\begin{array}{lccccccc}{\text{Minimize}}&f^{T}x&+&g^{T}y&+&h_{k}^{T}z_{k}&&\\{\text{subject to}}&Tx&+&Uy&&&=&r\\&&&V_{k}y&+&W_{k}z_{k}&=&s_{k}\\&x&,&y&,&z_{k}&\geq &0\end{array}}
المتجهين  x و  y يشملان متغيرات الفترة الاولي حيث انه يجب اختيار قيمتهم فورا. المتجه  z_{k} يحتوي على جميع المتغيرات للفترات التالية. القيود  Tx+Uy=r تشمل متغيرات الفترة الأولى ولا تتغير من سيناريو لأخر، القيود الخرى تتضمن متغيرات الفترات الأخرى وتختلف من سيناريو لأخر وتعكس عدم التأكد من المستقبل.
لاحظ أن حل مشاكل البرمجة الخطية للفترتين مكافئه لفرض الـ  k^{th} سيناريو في الفترة الثانية مع عدم التأكد.
البرمجة العشوائية الخطية > التحديد المكافئ للمشكلة العشوائية

باستخدام عدد محدود من السيناريوهات، يمكن وصف مشاكل البرمجة الخطية العشوائية ذات المرحلتين على أنها مشاكل برمجه خطيه كبيرة. هذه الصيغة غالبا ما يطلق عليها التحديد المكافئ للمشكلة العشوائية. التحديد المكافئ هو أي عملية حسابية يمكن أن تستخدم لحساب الحل الأمثل للمرحلة الأولى. على سبيل المثال نجعل الاحتمالية  p_{k}  لكل سيناريو حيث  k=1,\dots ,K ثم نقوم بتقليل القيمة المتوقعة للهدف كالآتي
{\begin{array}{lccccccccccccc}{\text{Minimize}}&f^{T}x&+&g^{T}y&+&p_{1}h_{1}^{T}z_{1}&+&p_{2}h_{2}^{T}z_{2}&+&\cdots &+&p_{K}h_{K}^{T}z_{K}&&\\{\text{subject to}}&Tx&+&Uy&&&&&&&&&=&r\\&&&V_{1}y&+&W_{1}z_{1}&&&&&&&=&s_{1}\\&&&V_{2}y&&&+&W_{2}z_{2}&&&&&=&s_{2}\\&&&\vdots &&&&&&\ddots &&&&\vdots \\&&&V_{K}y&&&&&&&+&W_{K}z_{K}&=&s_{K}\\&x&,&y&,&z_{1}&,&z_{2}&,&\ldots &,&z_{K}&\geq &0\\\end{array}}
لكل سيناريو  k يوجد متجه  z_{k} مختلف والمتغيرات  x و  y لا تتغير من سيناريو لأخر.
بناء السيناريوهات

من الممكن بناء سيناريوهات عن طريق أراء خبير. يجب أن يكون عدد السيناريوهات معتدلًا ليكون من السهل حلها بمجهود أقل. غالبا ما يكون الحل الأمثل القائم على بعض السيناريوهات يوفر خطط أحسن سيناريو واحد.
في نظرية أخرى بعض القياسات تم حسابها لضمان أن الحل الذي تم الحصول عليه يقوم بحل المشكلة الأصلية بدقة مناسبة. عادة في التطبيقات، الحل الأمثل للمرحلة الأولى فقط هو قيمة معينة.
نفترض أن  \xi  تشمل  d عناصر عشوائية مستقلة، كل منها له ثلاث حالات ممكنة لذلك يكون عدد السيناريوهات  K=3^{d} .النمو الطبيعي لعدد السيناريوهات يجعل تحسين النماذج بالاستناد إلى رأي خبير صعبًا للغاية.
بناء السيناريوهات > أخذ العينات بطريقة مونت كارلو

تستخدم طريقة مونت كارلو لتقليل السيناريوهات لحجم معقول. بفرض أن عدد السيناريوهات كبير جدا أو حتى لا نهائي وبفرض أيضا أننا نستطيع استخراج عينات  \xi ^{1},\xi ^{2},\dots ,\xi ^{N} لعدد  N من التكرارات للمتجه العشوائي  \xi
{\hat {q}}_{N}(x)={\frac {1}{N}}\sum _{j=1}^{N}Q(x,\xi ^{j})
حيث أن المشكلة ذات المرحلة الأولى تصاغ كالآتي
{\begin{array}{rlrrr}{\hat {g}}_{N}(x)=&\min \limits _{x\in \mathbb {R} ^{n}}&c^{T}x+{\frac {1}{N}}\sum _{j=1}^{N}Q(x,\xi ^{j})&\\&{\text{subject to}}&Ax&=&b\\&&x&\geq &0\end{array}}
و تعرف هذه الصيغة بتقريب متوسط العينة.
الاستدلال الإحصائي

بفرض أن مشكلة البرمجة العشوائية تكون كالتالي
بفرض أن هناك عينات  \xi ^{1},\dots ,\xi ^{N} لعدد  N حلول للمتجه العشوائي  \xi  . العينة العشوائية من الممكن أن توصف على أنها معطيات سابقة لعدد  N ملاحظات ل \xi  أو يمكن استنباطها بطريقة مونت كارلو ويمكن صياغة تقريب متوسط العينة كالآتي:
الاستدلال الإحصائي > اتساق مقدرات تقريب متوسط العينة

بفرض أن مجموعة  X من مشاكل تقريب متوسط العينة ثابتة، بمعنى أن تكون مستقلة عن العينة. وبجعل  \vartheta ^{*} و  S^{*} القيمة الأمثل والمجموعة الأمثل للحلول بالترتيب.
بفرض أن  g:X\rightarrow \mathbb {R}  هو تسلسل القيم الحقيقية للدوال
إذا كان الـ objective الخاص بـ تقريب متوسط العينة  {\hat {g}}_{N}(x) يتقارب مع objective المشكلة الحقيقية حيث تكون الاحتمالية = 1  N\rightarrow \infty
• بفرض أن:
المجموعة  S من الحلول الأمثل للمشاكل الحقيقية واردة في ال C
الدالة g(x) محدودة القيمة ومتصلة عند الـ  C
المتسلسلة الخاصة بالدالة  {\hat {g}}_{N}(x) تقترب من الـ  g(x) أن تكون الاحتمالية 1 لكل  N\rightarrow \infty
التطبيقات البيولوجية

البرمجة الديناميكية العشوائية تستخدم لنمذجة سلوك الحيوان في مجالات مختلفة مثل البيئة السلوكية. الاختبارات التجريبية لنمذجة السلوك الأمثل للبحث عن المؤن، التحولات الحياتية مثل الطيور الوليدة أو وضع البيض في الطفيليات، وظهرت نتائج النمذجة في شرح تطور عملية أخذ القرار السلوكي. هذه النماذج عادة ما تكون متعددة المراحل وليس من مرحلتين فقط.
التطبيقات الاقتصادية

- التطبيقات الاقتصادية: البرمجة الديناميكية العشوائية أداة مهمة في فهم عملية اتخاذ القرار تحت ظرف عدم التأكد. تراكم رأس المال في حالة عدم التأكد تعتبر مثالًا. عاده ما يستخدم من قبل الاقتصاديين لتحليل المشاكل الحيوية الاقتصادية والتي يدخل فيها عدم التأكد مثل المناخ.
مراجع

↑  "Using Polynomial Approximations to Solve Stochastic Dynamic Programming Problems: or A "Betty Crocker " Approach to SDP."University of California, Davis, Department of Agricultural and Resource Economics Working Paper. "نسخة مؤرشفة" (PDF). مؤرشف من الأصل في 2006-09-11. اطلع عليه بتاريخ 2017-12-18.{{استشهاد ويب}}:  صيانة الاستشهاد: BOT: original URL status unknown (link)
↑  Shapiro، Alexander؛ Dentcheva، Darinka؛ Ruszczyński، Andrzej (2009). Lectures on stochastic programming: Modeling and theory (PDF). MPS/SIAM Series on Optimization. Philadelphia, PA: Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM). ج. 9. ص. xvi+436. ISBN:978-0-89871-687-0. MR:2562798. مؤرشف من الأصل (PDF) في 2020-03-24. {{استشهاد بكتاب}}: الوسيط غير المعروف |agency= تم تجاهله (مساعدة)
↑  Ruszczyński، Andrzej؛ Shapiro، Alexander (2003). Stochastic Programming. Handbooks in Operations Research and Management Science. Philadelphia: إلزيفير. ج. 10. ص. 700. ISBN:978-0444508546.
Stochastic programming
قراءات أخرى

John R. Birge and François V. Louveaux. Introduction to Stochastic Programming. Springer Verlag, New York, 1997.
Kall، Peter؛ Wallace، Stein W. (1994). Stochastic programming. Wiley-Interscience Series in Systems and Optimization. Chichester: John Wiley & Sons, Ltd. ص. xii+307. ISBN:0-471-95158-7. MR:1315300. مؤرشف من الأصل في 2012-03-20.
G. Ch. Pflug: Optimization of Stochastic Models. The Interface between Simulation and Optimization. Kluwer, Dordrecht, 1996.
Andras Prekopa. Stochastic Programming. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 1995.
Andrzej Ruszczynski and Alexander Shapiro (eds.) (2003) Stochastic Programming. Handbooks in Operations Research and Management Science, Vol. 10, Elsevier.
Shapiro، Alexander؛ Dentcheva، Darinka؛ Ruszczyński، Andrzej (2009). Lectures on stochastic programming: Modeling and theory (PDF). MPS/SIAM Series on Optimization. Philadelphia, PA: Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM). ج. 9. ص. xvi+436. ISBN:978-0-89871-687-0. MR:2562798. مؤرشف من الأصل (PDF) في 2017-03-29. {{استشهاد بكتاب}}: الوسيط غير المعروف |agency= تم تجاهله (مساعدة)
Stein W. Wallace and William T. Ziemba (eds.) (2005) Applications of Stochastic Programming. MPS-SIAM Book Series on Optimization 5
King، Alan J.؛ Wallace، Stein W. (2012). Modeling with Stochastic Programming. Springer Series in Operations Research and Financial Engineering. New York: Springer. ISBN:978-0-387-87816-4. مؤرشف من الأصل في 2014-10-04.
| 0 | 1 |
| --- | --- |
ضبط استنادي: وطنية :  قاعدة البيانات الوطنية التشيكية (NLCR AUT) 
بوابة علم الحاسوب
تقنية تصميم الاختبار

في هندسة البرمجيات، تقنية تصميم الاختبار هي إجراء لتحديد شروط الاختبار وحالات الاختبار وبيانات الاختبار أثناء اختبار البرمجيات.
تتضمن تقنيات تصميم الاختبار دائمًا معايير اختيار الاختبار التي تحدد متى تتوقف عن تصميم المزيد من حالات الاختبار. وهي تختلف عن إنشاء الاختبار، والتي تستند إلى معايير كفاية بيانات الاختبار عن طريق اختيار بيانات الاختبار المناسبة لتقليل المخاطر إلى مستوى مقبول. وهي تختلف عن إنشاء الاختبار، والتي تستند إلى معايير كفاية بيانات الاختبار عن طريق اختيار بيانات الاختبار المناسبة لتقليل المخاطر إلى مستوى مقبول.
تتعلق تقنيات تصميم الاختبار بفئات تصميم الاختبار المختلفة وأساس الاختبار.
| أساس الاختبار | فئة تصميم الاختبار | تقنية تصميم الاختبار |
| --- | --- | --- |
| المتطلبات غير الرسمية | قائم على المواصفات | تقسيم متكافىء تحليل قيمة الحدود جدول القرار السبب والنتيجة الرسوم البيانية استخدم اختبار الحالة اختبار قصة المستخدم شجرة التصنيف اختبار مخصص |
| شبه رسمية أو رسمية المتطلبات | على أساس النموذج فحص النموذج | اختبار انتقال الموقع اختبار بناء الجملة |
| الهيكل (مثل الرمز) | قائم على الهيكل | اختبار التحكم في التدفق اختبار تدفق البيانات اختبار المسار اختبار الحالة اختبار الطفرة |
| تجربة | على أساس الخبرة | خطأ في التخمين اختبار استكشافي اختبار الهجوم قوائم المراجعة |
| العيوب والفشل | قائم على الخطأ | على أساس الفشل الاختبار القائم على التصنيف |
على سبيل المثال، تستند التقنيات المستندة إلى المواصفات إلى بعض المعلومات المتاحة حول البرنامج الذي سيتم تنفيذه مثل المتطلبات وقصص المستخدم وما إلى ذلك. تعتمد التقنيات القائمة على الخبرة على معرفة المختبر والتطبيق الجاري تشغيله والخبرة المكتسبة أثناء عملية الاختبار. يجب تطبيق تقنيات تصميم الاختبار بشكل منهجي.
كيفية اختيار تقنيات تصميم الاختبار المناسب

يشير تصميم اختبار البرمجيات إلى عملية تصميم اختبارات مختلفة تجيب على الأسئلة: أي حالة اختبار؟ كم العدد؟ كيفية الحصول على حالات الاختبار هذه؟
كل تقنية تصميم اختبار مناسبة لتحديد نوع معين من عيوب البرمجيات. يجب أن تلبي تقنية تصميم الاختبار المحددة أهداف الاختبار ونتائج تحليل المخاطر والتعقيد. في معظم الحالات، يجب على المرء تطبيق أكثر من تقنية تصميم اختبار واحد معًا. في بعض تقنيات تصميم الاختبار، يجب أيضًا اختيار معيار اختيار الاختبار المناسب. على سبيل المثال، في اختبار انتقال الحالة، يمكننا تحديد العديد من معايير اختيار الاختبار. من ناحية أخرى، بالنسبة لتحليل القيمة الحدودية، فإن معيار اختيار الاختبار متضمن في التقنية.
تقنيات الاختبار الأكثر اعتمادًا هي: استخدام اختبار الحالة، وتحليل القيمة الحدودية، وتقسيم التكافؤ، وجداول القرار، واختبار انتقال الحالة، والاختبار الزوجي وأشجار التصنيف، وكلها تستند إلى المواصفات.
مراجع

↑  István Forgács and Attila Kovács. "Practical Test Design: Selection of traditional and automated test design techniques". www.amazon.com. مؤرشف من الأصل في 2020-07-09. اطلع عليه بتاريخ 2019-11-21.
↑  van Veenendaal، Erik. "Test Techniques for the Test Analyst" (PDF). مؤرشف (PDF) من الأصل في 2018-07-13.
بوابة تقانة
بوابة برمجيات
بوابة هندسة
الجمعية الدولية لقياس البرمجيات الشائعة

تعد الجمعية الدولية لقياس البرمجيات الشائعة (بالإنجليزية: COSMIC functional size measurement)‏ طريقة لقياس الحجم الوظيفي القياسي لقطعة من البرمجيات. COSMIC هو اختصار للجمعية الدولية لقياس البرمجيات، وهي منظمة تطوعية طورت الطريقة ولا تزال توسع استخدامها في المزيد من مجالات البرمجيات.
طريقة

يحدد «دليل القياس» المبادئ والقواعد وعملية قياس الحجم الوظيفي القياسي لقطعة من البرمجيات. الحجم الوظيفي هو مقياس لمقدار الوظائف التي يوفرها البرنامج، وهو مستقل تمامًا عن أي اعتبارات فنية أو تتعلق بالجودة. تم وصف المبادئ العامة للحجم الوظيفي في معيار المنظمة الدولية للمعايير/اللجنة الكهروتقنية الدولية 14143. هذه الطريقة هي أيضًا معيار دولي في حد ذاته. معيار الجمعية الدولية لقياس البرمجيات هو الجيل الأول من تطبيق معيار المنظمة الدولية للمعايير/اللجنة الكهروتقنية الدولية 14143.
المنظمة الدولية للمعايير/اللجنة الكهروتقنية الدولية 20926 - نقاط دالة لمجموعة مستخدمي نقطة الوظيفة الدولية.
المنظمة الدولية للمعايير/اللجنة الكهروتقنية الدولية 20968 - نقاط دالة Mk II.
المنظمة الدولية للمعايير/ اللجنة الكهروتقنية الدولية 24570 - نقاط دالة نسما.
المنظمة الدولية للمعايير/اللجنة الكهروتقنية الدولية 29881 - نقاط دالة القانون الفيدرالي لإدارة أمن المعلومات لسنة 2002.
تألفت طرق قياس الحجم الوظيفي من الجيل الأول من القواعد التي تستند إلى النتائج التجريبية. يتداخل جزء من المصطلحات التي تتعامل مع المستخدمين والمتطلبات مع المصطلحات المماثلة في هندسة البرمجيات. إنها تعمل جيدًا لنطاقات البرامج التي تم تصميم القواعد من أجلها، ولكن بالنسبة للنطاقات الأخرى، يلزم تعديل القواعد أو توسيعها. العناصر الرئيسية لطريقة قياس الحجم الوظيفي للجيل الثاني هي:
اعتماد جميع مفاهيم القياس من مقاييس المنظمة الدولية للمعايير.
وحدة قياس محددة.
متوافق تمامًا مع المنظمة الدولية للمعايير/اللجنة الكهروتقنية الدولية 14143.
يفضل أن يكون المجال مستقلاً.
تعتمد الطريقة على المبادئ بدلاً من القواعد التي تكون مستقلة عن المجال. تستند مبادئ الطريقة على مبادئ هندسة البرمجيات الأساسية، والتي تم اختبارها لاحقًا في الممارسة.
يمكن استخدام هذه الطريقة لتحديد حجم البرمجيات التي تهيمن عليها الوظائف للحفاظ على البيانات، بدلاً من البرامج التي تعالج البيانات في الغالب. نتيجة لقياس الحجم، يمكن استخدام الطريقة لتحديد معايير (والتقديرات اللاحقة) فيما يتعلق بالجهد والتكلفة والجودة ومدة عمل البرامج.
يمكن استخدام الطريقة في مجموعة متنوعة من المجالات، مثل تطبيقات الأعمال والبرامج في الوقت الفعلي وتطبيقات الأجهزة المحمولة وبرامج البنية التحتية وأنظمة التشغيل. تقسم الطريقة متطلبات المستخدم الوظيفية للبرنامج إلى مجموعات من أنواع حركات البيانات الأربعة:
الدخول (E).
خروج (X).
قراءة (R).
اكتب (W).
يوفر عدد النقاط الوظيفية قياس حجم البرنامج، وهو مجموع حركات البيانات لمتطلبات وظيفية معينة. يمكن استخدامه لتقدير (ومعيار) جهد مشروع البرمجيات والتكلفة والمدة والجودة وأعمال الصيانة.
أساس الطريقة هو معيار المنظمة الدولية للمعايير/اللجنة الكهروتقنية الدولية 19761، الذي يحتوي على التعريفات والمبادئ الأساسية الموضحة بمزيد من التفصيل في دليل قياس الجمعية الدولية لقياس البرمجيات.