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Erschienen in:

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Deriving Symbolic Ordinary Differential Equations from Stochastic Symmetric Nets Without Unfolding

verfasst von : Marco Beccuti, Lorenzo Capra, Massimiliano De Pierro, Giuliana Franceschinis, Simone Pernice

Erschienen in: Computer Performance Engineering

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper concerns the quantitative evaluation of Stochastic Symmetric Nets (SSN) by means of a fluid approximation technique particularly suited to analyse systems with a huge state space. In particular a new efficient approach is proposed to derive the deterministic process approximating the original stochastic process through a system of Ordinary Differential Equations (ODE). The intrinsic symmetry of SSN models is exploited to significantly reduce the size of the ODE system while a symbolic calculus operating on the SSN arc functions is employed to derive such system efficiently, avoiding the complete unfolding of the SSN model into a Stochastic Petri Net (SPN).

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To keep the presentation simple, ordered classes are not considered here, but the presented results extend to models including them.

In the SNexpression implementation there is an option to enforce such rewriting.

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Titel: Deriving Symbolic Ordinary Differential Equations from Stochastic Symmetric Nets Without Unfolding
verfasst von: Marco Beccuti
Lorenzo Capra
Massimiliano De Pierro
Giuliana Franceschinis
Simone Pernice
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Computer Performance Engineering
Print ISBN: 978-3-030-02226-6

Electronic ISBN: 978-3-030-02227-3

Copyright-Jahr: 2018
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-02227-3_3

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