कॉर्नर केस: Difference between revisions

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[[अभियांत्रिकी]] में, '''कॉर्नर केस''' (या पैथोलॉजिकल केस) में समस्या या स्थिति सम्मिलित होती है जो केवल सामान्य ऑपरेटिंग मापदंडों के बाहर होती है-विशेष प्रकार सेतब प्रकट होती है जब कई पर्यावरणीय चर या स्थितियां एक साथ अधिकतम स्तर पर होती हैं, भले ही प्रत्येक [[पैरामीटर]] निर्दिष्ट सीमा के भीतर हो।  
[[अभियांत्रिकी]] में, एक कॉर्नर केस (या पैथोलॉजिकल केस) में एक समस्या या स्थिति शामिल होती है जो केवल सामान्य ऑपरेटिंग मापदंडों के बाहर होती है - विशेष रूप से एक जो तब प्रकट होती है जब कई पर्यावरणीय चर या स्थितियां एक साथ चरम स्तर पर होती हैं, भले ही प्रत्येक [[पैरामीटर]] निर्दिष्ट सीमा के भीतर हो। उस पैरामीटर के लिए।


उदाहरण के लिए, एक लाउडस्पीकर ऑडियो को विकृत कर सकता है, लेकिन केवल तभी जब अधिकतम वॉल्यूम, अधिकतम [[बास (ध्वनि)]], और आर्द्रता|उच्च-आर्द्रता वातावरण में चलाया जाता है। या एक [[सर्वर (कंप्यूटिंग)]] अविश्वसनीय हो सकता है, लेकिन केवल 64 [[माइक्रोप्रोसेसर]], 512 [[गीगाबाइट]] [[स्मृति]], और 10,000 साइन-ऑन [[उपयोगकर्ता (कंप्यूटिंग)]] के अधिकतम पूरक के साथ। कोने के मामलों की जांच अत्यधिक महत्वपूर्ण है क्योंकि यह इंजीनियरों को मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती है कि कोने के मामले के प्रभाव को कैसे कम किया जा सकता है। ऐसे मामले में जहां ऑटोमोटिव रडार विफल हो जाता है, कॉर्नर केस जांच संभवतः इंजीनियरों और जांचकर्ताओं को समान रूप से बता सकती है कि क्या हुआ होगा।<ref>{{Cite journal|last=Chipengo|first=Ushemadzoro|date=2018|title=From Antenna Design to High Fidelity, Full Physics Automotive Radar Sensor Corner Case Simulation|journal=Modelling and Simulation in Engineering|volume=2018|pages=1–20|doi=10.1155/2018/4239725|doi-access=free}}</ref>
उदाहरण के लिए, लाउडस्पीकर ऑडियो को विकृत कर सकता है, परन्तु केवल तभी जब अधिकतम वॉल्यूम, अधिकतम [[बास (ध्वनि)]], और उच्च-आर्द्रता वातावरण में चलाया जाता है या [[सर्वर (कंप्यूटिंग)]] अविश्वसनीय हो सकता है, परन्तु केवल 64 [[माइक्रोप्रोसेसर]], 512 [[गीगाबाइट]] मेमोरी, और 10,000 साइन-ऑन [[उपयोगकर्ता (कंप्यूटिंग)]] के अधिकतम पूरक के साथ होता है। कॉर्नर के कारणों की जांच अत्यधिक महत्वपूर्ण है क्योंकि यह इंजीनियरों को मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती है कि कॉर्नर के कारणों के प्रभाव को कैसे कम किया जा सकता है। ऐसे कारणों में जहां ऑटोमोटिव रडार विफल हो जाता है, कॉर्नर केस जांच संभवतः इंजीनियरों और जांचकर्ताओं को समान प्रकार से बता सकती है कि क्या हुआ होगा।<ref>{{Cite journal|last=Chipengo|first=Ushemadzoro|date=2018|title=From Antenna Design to High Fidelity, Full Physics Automotive Radar Sensor Corner Case Simulation|journal=Modelling and Simulation in Engineering|volume=2018|pages=1–20|doi=10.1155/2018/4239725|doi-access=free}}</ref> कॉर्नर के कारण [[अभियंता]] के शब्दकोश का हिस्सा बनते हैं-विशेष प्रकार से जटिल प्रणाली के परीक्षण या [[डिबगिंग|डिबगिंग (दोषमार्जन]]) में उपस्थित इंजीनियर है। कॉर्नर के कारण अधिकांशतः पुन: प्रस्तुत करने, परीक्षण करने और अनुकूलित करने के लिए कठिन और अत्यधिक महंगे होते हैं क्योंकि उन्हें कई आयामों में अधिकतम कॉन्फ़िगरेशन (कंप्यूटर की व्यवस्था का प्रारूप) की आवश्यकता होती है। उनका अधिकांशतः कम परीक्षण किया जाता है, इस विश्वास को देखते हुए कि कुछ उत्पाद उपयोगकर्ता व्यवहार में, एक साथ कई अधिकतम सेटिंग्स पर उत्पाद का प्रयोग करेंगे। प्रणाली के विशेषज्ञ उपयोगकर्ता इसलिए नियमित प्रकार से कॉर्नर के कारणों की विसंगतियों को ढूंढते हैं, और इनमें से कई में त्रुटियां हैं।
कोने के मामले एक [[अभियंता]] के शब्दकोश का हिस्सा बनते हैं - विशेष रूप से एक जटिल प्रणाली के परीक्षण या [[डिबगिंग]] में शामिल एक इंजीनियर। कोने के मामले अक्सर पुन: पेश करने, परीक्षण करने और अनुकूलित करने के लिए कठिन और अधिक महंगे होते हैं क्योंकि उन्हें कई आयामों में अधिकतम कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है। उनका अक्सर कम परीक्षण किया जाता है, इस विश्वास को देखते हुए कि कुछ उत्पाद उपयोगकर्ता व्यवहार में, एक साथ कई अधिकतम सेटिंग्स पर उत्पाद का प्रयोग करेंगे। सिस्टम के विशेषज्ञ उपयोगकर्ता इसलिए नियमित रूप से कोने के मामलों की विसंगतियों को ढूंढते हैं, और इनमें से कई में त्रुटियां हैं।


टर्म कॉर्नर केस एज केस के साथ भौतिक समानता के बारे में आता है, परीक्षण स्थितियों के एक सेट के लिए [[उड़ान लिफाफा]] रूपक के विस्तार के रूप में जिसकी सीमाएं 2 द्वारा निर्धारित की जाती हैं<sup>n</sup> परीक्षण किए जा रहे चरों की संख्या n के लिए चरम (न्यूनतम और अधिकतम) मानों का संयोजन, यानी उन चरों के लिए कुल [[पैरामीटर स्थान]]जहां एक किनारे के मामले में एक चर को न्यूनतम या अधिकतम तक धकेलना शामिल है, उपयोगकर्ताओं को कॉन्फ़िगरेशन स्थान (भौतिकी) के किनारे पर रखना, एक कोने के मामले में कई चर के साथ ऐसा करना शामिल है, जो उपयोगकर्ताओं को बहुआयामी कॉन्फ़िगरेशन स्थान के एक कोने में डाल देगा।
यह शब्द "कॉर्नर केस" " एज केस" के साथ भौतिक समानता के बारे में आता है, परीक्षण स्थितियों के समूह के लिए फ्लाइट एनवेलप रूपक के विस्तार के रूप में जिसकी सीमाएं 2<sup>n</sup> द्वारा निर्धारित की जाती हैं परीक्षण किए जा रहे चरों की संख्या ''n'' के लिए चरम (न्यूनतम और अधिकतम) मानों का संयोजन, अर्थात उन चरों के लिए कुल [[पैरामीटर स्थान]] है। जहां कॉर्नर के बारे में चर को न्यूनतम या अधिकतम तक ले जाना सम्मिलित है, उपयोगकर्ताओं को कॉन्फ़िगरेशन स्थान (भौतिकी) के कार्नर पर रखना, कॉर्नर के बारे में कई चर के साथ ऐसा करना सम्मिलित है, जो उपयोगकर्ताओं को बहुआयामी कॉन्फ़िगरेशन स्थान के "कॉर्नर" में डाल देगा।


== यह भी देखें ==
== यह भी देखें ==


* ब्लैक स्वान सिद्धांत, एक प्रमुख आश्चर्यजनक घटना का वर्णन करने वाला एक रूपक जिसे तथ्य के बाद अक्सर अनुपयुक्त रूप से युक्तिसंगत बनाया जाता है
* ब्लैक स्वान सिद्धांत, एक प्रमुख आश्चर्यजनक घटना का वर्णन करने वाला रूपक जिसे तथ्य के बाद अधिकांशतः अनुपयुक्त प्रकार से युक्तिसंगत बनाया जाता है
* [[किनारे का मामला]], एक समस्या जो केवल एक चरम (अधिकतम या न्यूनतम) पैरामीटर पर होती है
* कॉर्नर [[किनारे का मामला|का कारण]], समस्या जो केवल चरम (अधिकतम या न्यूनतम) पैरामीटर पर होती है
* [[रैखिक प्रोग्रामिंग]]
* [[रैखिक प्रोग्रामिंग]]
* [[यादृच्छिक परीक्षण]]
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अभियांत्रिकी में, कॉर्नर केस (या पैथोलॉजिकल केस) में समस्या या स्थिति सम्मिलित होती है जो केवल सामान्य ऑपरेटिंग मापदंडों के बाहर होती है-विशेष प्रकार सेतब प्रकट होती है जब कई पर्यावरणीय चर या स्थितियां एक साथ अधिकतम स्तर पर होती हैं, भले ही प्रत्येक पैरामीटर निर्दिष्ट सीमा के भीतर हो।

उदाहरण के लिए, लाउडस्पीकर ऑडियो को विकृत कर सकता है, परन्तु केवल तभी जब अधिकतम वॉल्यूम, अधिकतम बास (ध्वनि), और उच्च-आर्द्रता वातावरण में चलाया जाता है या सर्वर (कंप्यूटिंग) अविश्वसनीय हो सकता है, परन्तु केवल 64 माइक्रोप्रोसेसर, 512 गीगाबाइट मेमोरी, और 10,000 साइन-ऑन उपयोगकर्ता (कंप्यूटिंग) के अधिकतम पूरक के साथ होता है। कॉर्नर के कारणों की जांच अत्यधिक महत्वपूर्ण है क्योंकि यह इंजीनियरों को मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती है कि कॉर्नर के कारणों के प्रभाव को कैसे कम किया जा सकता है। ऐसे कारणों में जहां ऑटोमोटिव रडार विफल हो जाता है, कॉर्नर केस जांच संभवतः इंजीनियरों और जांचकर्ताओं को समान प्रकार से बता सकती है कि क्या हुआ होगा।[1] कॉर्नर के कारण अभियंता के शब्दकोश का हिस्सा बनते हैं-विशेष प्रकार से जटिल प्रणाली के परीक्षण या डिबगिंग (दोषमार्जन) में उपस्थित इंजीनियर है। कॉर्नर के कारण अधिकांशतः पुन: प्रस्तुत करने, परीक्षण करने और अनुकूलित करने के लिए कठिन और अत्यधिक महंगे होते हैं क्योंकि उन्हें कई आयामों में अधिकतम कॉन्फ़िगरेशन (कंप्यूटर की व्यवस्था का प्रारूप) की आवश्यकता होती है। उनका अधिकांशतः कम परीक्षण किया जाता है, इस विश्वास को देखते हुए कि कुछ उत्पाद उपयोगकर्ता व्यवहार में, एक साथ कई अधिकतम सेटिंग्स पर उत्पाद का प्रयोग करेंगे। प्रणाली के विशेषज्ञ उपयोगकर्ता इसलिए नियमित प्रकार से कॉर्नर के कारणों की विसंगतियों को ढूंढते हैं, और इनमें से कई में त्रुटियां हैं।

यह शब्द "कॉर्नर केस" " एज केस" के साथ भौतिक समानता के बारे में आता है, परीक्षण स्थितियों के समूह के लिए फ्लाइट एनवेलप रूपक के विस्तार के रूप में जिसकी सीमाएं 2n द्वारा निर्धारित की जाती हैं परीक्षण किए जा रहे चरों की संख्या n के लिए चरम (न्यूनतम और अधिकतम) मानों का संयोजन, अर्थात उन चरों के लिए कुल पैरामीटर स्थान है। जहां कॉर्नर के बारे में चर को न्यूनतम या अधिकतम तक ले जाना सम्मिलित है, उपयोगकर्ताओं को कॉन्फ़िगरेशन स्थान (भौतिकी) के कार्नर पर रखना, कॉर्नर के बारे में कई चर के साथ ऐसा करना सम्मिलित है, जो उपयोगकर्ताओं को बहुआयामी कॉन्फ़िगरेशन स्थान के "कॉर्नर" में डाल देगा।

यह भी देखें

  • ब्लैक स्वान सिद्धांत, एक प्रमुख आश्चर्यजनक घटना का वर्णन करने वाला रूपक जिसे तथ्य के बाद अधिकांशतः अनुपयुक्त प्रकार से युक्तिसंगत बनाया जाता है
  • कॉर्नर का कारण, समस्या जो केवल चरम (अधिकतम या न्यूनतम) पैरामीटर पर होती है
  • रैखिक प्रोग्रामिंग
  • यादृच्छिक परीक्षण
  • फज़िंग

संदर्भ

  1. Chipengo, Ushemadzoro (2018). "From Antenna Design to High Fidelity, Full Physics Automotive Radar Sensor Corner Case Simulation". Modelling and Simulation in Engineering. 2018: 1–20. doi:10.1155/2018/4239725.