Question

Доказывает ли получение правдоподобного результата правильности программы

Answer 1

Совершенно нет, рассмотрим такую вот программу:К примеру программа должна определять, является ли число положительным, предположим что имеется такая функция:

boolian isNumberMoreThenZero(integer num)   //функция булевая, т.е.
//возращает одно из значений - true/false, принемает на вход число
{
    boolian result;     //есть переменная хранящая результат,
                                //или ответ если пожелаете

    result = false;     //по умолчанию он равен false

        if (num <= 0)    //тут к примеру ОШИБКА,
                                //проверяем является ли число больше либо равно 0
                                //(мы допустили ошибку и указали меньше)

        {
            result = true;      //если да, то число положительное и ответ true
        }
    return result;     //вернуть значение
}

Если на входных данных будет 0 - он является положительным числом, программа выведет true - что является правильным ответом.Но если мы введем любое отрицательное число, то ответ так же будет true - что является ошибкой.Подай на вход мы положительное число, то программа выведет false - и это ошибка.
Вывод такой:Функция функционирует правильно в часных случаях, к примеру как с 0, однако в других случаях она не способна вывести правельный ответ.Проще говоря, просто подтверждаем ответ на ваш вопрос - "НЕТ, программа не будет правильно функционировать в целом, а лишь в частных случаях".Производный вопрос - а как этого избежать? Ответ: покрыть код программы и все её логические блоки - тестами.

Answer 2

Checking the Validity of Program Accuracy Results

To determine the validity of a program's accuracy results, several factors need to be considered. These factors can include the presence of confirmation bias, the use of appropriate programming tools, and the reliability of the data used for testing.

Confirmation Bias Confirmation bias can influence the interpretation of results, potentially leading to a skewed understanding of a program's accuracy. It's important to ensure that the evaluation process is free from biases that could impact the interpretation of the results.

Programming Tools and Frameworks The choice of programming tools and frameworks can significantly impact the accuracy of a program. For instance, using established and reliable frameworks such as Python's Keras for machine learning tasks can contribute to obtaining more trustworthy results.

Data Reliability The reliability of the data used for testing is crucial. Augmenting the dataset with diverse and representative samples can help ensure that the program's accuracy is tested comprehensively.

Mathematical Integrity The mathematical integrity of the program's algorithms and calculations is essential. Ensuring that the program's logic and computations are sound is crucial for obtaining valid accuracy results.

Testing Methodology The methodology used for testing the program's accuracy is also critical. Employing rigorous testing procedures, such as cross-validation in machine learning, can help validate the accuracy of the program's results.

External Validation External validation, such as peer review or independent testing, can provide additional assurance regarding the accuracy of the program's results.

In conclusion, obtaining a trustworthy and valid result for the accuracy of a program requires careful consideration of potential biases, the use of reliable programming tools, the quality of the testing data, the mathematical integrity of the program, the testing methodology, and external validation. By addressing these factors, one can increase confidence in the validity of the program's accuracy results.