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Probabilistic Worst-Case Timing Analysis: Taxonomy and Comprehensive Survey

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Probabilistic Worst-Case Timing Analysis: Taxonomy and Comprehensive Survey

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Cazorla, FJ.; Kosmidis, L.; Mezzetti, E.; Hernández Luz, C.; Abella, J.; Vardanega, T. (2019). Probabilistic Worst-Case Timing Analysis: Taxonomy and Comprehensive Survey. ACM Computing Surveys. 52(1):1-35. https://doi.org/10.1145/3301283

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/147545

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Metadatos del ítem

Título: Probabilistic Worst-Case Timing Analysis: Taxonomy and Comprehensive Survey
Autor: Cazorla, Francisco J. Kosmidis, L. Mezzetti, E. Hernández Luz, Carles Abella, Jaume Vardanega, Tullio
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Informática de Sistemas y Computadores - Departament d'Informàtica de Sistemes i Computadors
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] The unabated increase in the complexity of the hardware and software components of modern embedded real-time systems has given momentum to a host of research in the use of probabilistic and statistical techniques for ...[+]
Palabras clave: Worst-case execution time , Probabilistic analysis
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
ACM Computing Surveys. (issn: 0360-0300 )
DOI: 10.1145/3301283
Editorial:
Association for Computing Machinery
Versión del editor: https://doi.org/10.1145/3301283
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/772773/EU/Sustainable Performance for High-Performance Embedded Computing Systems/
info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//TIN2015-65316-P/ES/COMPUTACION DE ALTAS PRESTACIONES VII/
info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//RYC-2013-14717/ES/RYC-2013-14717/
info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//IJCI-2016-27396/
Descripción: "© ACM, 2019. This is the author's version of the work. It is posted here by permission of ACM for your personal use. Not for redistribution. The definitive version was published in ACM Computing Surveys, {VOL 52, ISS 1, (February 2019)} https://dl.acm.org/doi/10.1145/3301283"
Agradecimientos:
This work has also been partially supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation under grant TIN2015-65316-P, the European Research Council (ERC) under the European Union's Horizon 2020 research and innovation ...[+]
Tipo: Artículo

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