科学计算中的确认与验证

　　《科学计算中的确认与验证》阐述了用于确认与验证模型和仿真的基本概念、原则和程序，并重点论述了使用偏微分和积分方程描述的模型以及从其数值解中得出的仿真值。多涉及的主题模型和仿真结果可靠性评估原则相关联，重点在模型和仿真结果准确性评估流程上。

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1 简介
1．1 建模和仿真的过去与现在
1．2 科学计算的可信度
1．3 本书提纲和使用
1．4 参考文献
第I部分 基本概念
2 基本概念和术语
2．1 概念和术语的发展
2．2 主要术语和概念
2．3 不确定性的类型和来源
2．4 可量化误差
2．5 确认、验证和预测的一体化
2．6 参考文献
3 建模与计算仿真
3．1 系统规范的基本原理
3．2 模型和建模的基本原理
3．3 风险和失效
3．4 计算仿真的阶段
3．5 问题举例：导弹飞行动力学
3．6 参考文献
第II部分 代码验证
4 软件工程
4．1 软件开发
4．2 版本控制
4．3 软件确认与验证
4．4 软件质量和可靠性
4．5 可靠性案例研究：T实验
4．6 大型软件项目的软件工程
4．7 参考文献
5 代码验证
5．1 代码验证标准
5．2 定义
5．3 精度阶
5．4 系统网格细化
5．5 阶验证程序
5．6 代码验证的责任
5．7 参考文献
6 精确解
6．1 微分方程简介
6．2 传统精确解
6．3 虚构解方法（MMS）
6．4 物理真实虚构解
6．5 近似解方法
6．6 参考文献
第III部分 解验证
7 解验证
7．1 解验证的元素
7．2 舍入误差
7．3 统计抽样误差
7．4 迭代误差
7．5 数值误差与数字不确定性
7．6 参考文献
8 离散误差
8．1 离散过程的元素
8．2 离散误差的估算方法
8．3 理查德森外推法
8．4 离散误差估计量的可靠性
8．5 离散误差与不确定性
8．6 Roache的网格收敛指标（GCI）
8．7 网格细化问题
8．8 开放研究相关问题
8．9 参考文献
9 解自适应
9．1 影响离散误差的因素
9．2 自适应标准
9．3 自适应方法
9．4 推动网格自适应的方法的比较
9．5 参考文献
第IV部分 模型确认与预测
10 模型确认的基本原理
10．1 确认实验的原理
10．2 确认实验层次
10．3 示例问题：高超声速巡航导弹
10．4 确认的概念、技术和实际难点
10．5 参考文献
11 确认实验的设计与执行
11．1 确认实验原则
11．2 确认实验示例：联合计算／实验空气动力学计划（JCEAP）
11．3 JCEAP实验测量不确定性估算示例
11．4 JCEAP中计算———实验的进一步协同示例
11．5 参考文献
12 模型精度评估
12．1 模型精度评估要素
12．2 参数估计方法和验证指标
12．3 确认指标建议特性
12．4 均值比较方法介绍
12．5 使用实验数据插值法进行均值比较
12．6 要求实验数据线性回归的均值比较
12．7 要求实验数据非线性回归的均值比较
12．8 概率盒比较的确认指标
12．9 参考文献
13 预测能力
13．1 步骤1：识别不确定性的所有相关来源
13．2 步骤2：分别描述不确定性来源
13．3 步骤3：估计数值解误差
13．4 步骤4：估计输出不确定性
13．5 步骤5：更新模型
13．6 步骤6：执行敏感性分析
13．7 示例问题：安全部件加热
13．8 贝叶斯方法不同于概率界限分析
13．9 参考文献
第V部分 规划、管理和实施问题
14 建模和仿真工作的规划与优先排序
14．1 规划和优先排序的方法论（497）
14．2 现象识别和排序表（PIRT）
14．3 差距分析过程
14．4 商业代码规划和优先排序
14．5 示例问题：飞机迫降时火势蔓延
14．6 参考文献
15 建模与仿真工作的成熟度评估
15．1 成熟度评估程序调查
15．2 预测能力成熟度模型
15．3 PCMM的额外用途
15．4 参考文献
16 验证、确认和不确定性量化的开发与责任
16．1 所需的技术开发
16．2 员工责任
16．3 管理措施和责任
16．4 数据库开发
16．5 标准开发
16．6 参考文献
附录 重要词语中英文对照表