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2014 | OriginalPaper | Chapter

5. Robustness Analysis

Author : Cesare Alippi

Published in: Intelligence for Embedded Systems

Publisher: Springer International Publishing

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Abstract

Robustness analysis deals with the problem of investigating whether a given solution is able to tolerate the presence of uncertainty/perturbations affecting the structural parameters or not. Current robustness analyses mostly assume the small perturbation hypothesis to make the mathematics amenable and derive the relationship between perturbations affecting the computational flow/variables and the induced loss in performance in a closed form. However, such results prove to be of limited use when we wish to port an algorithm to an embedded system, since the small perturbation hypothesis is mostly violated. This chapter solves this problem by introducing the perturbation in the large analysis: based on randomized algorithms we do not require any more the perturbation to be small in magnitude, hence, yielding effective estimates for the robustness index possessed by the application.

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Footnotes
1
We should consider that the perturbed parameter vector also belongs to \(\varTheta \). From now on we assume that this condition is also satisfied.
 
Metadata
Title
Robustness Analysis
Author
Cesare Alippi
Copyright Year
2014
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-05278-6_5