Краткое содержание

arXiv:2511.11682v1 Тип объявления: cross Аннотация: Оценка вероятностного наихудшего времени выполнения (pWCET) крайне важна для обеспечения временной корректности приложений реального времени, таких как системы робототехники для Интернета Вещей и системы автономного вождения. Хотя методы, основанные на теории экстремальных значений (EVT), позволяют получать точные границы, они страдают от неопределенности модели из-за необходимости определять, где начинается верхний хвост распределения. С другой стороны, подходы, основанные на неравенствах, позволяют избежать этой проблемы, но могут давать пессимистичные результаты для тяжелохвостых распределений. В данной статье предлагается метод для снижения этого пессимизма путем включения насыщающих функций (арктангенса и гиперболического тангенса) в неравенство Чебышёва, что смягчает влияние больших выбросов, сохраняя математическую строгость. Оценки на синтетических и реальных данных из стека автономного вождения Autoware демонстрируют, что предложенный метод позволяет получать безопасные и более точные границы для таких распределений.