开学来的第一次讨论班，关于公理的细化（细粒度公理定位），虽然不是自己的研究方向，但是感觉师姐讲的很好，一些专业词汇不理解，但是有关自己模型诊断的知识还是有些的。下面是自己在该次讨论班的些许感触。通过听师姐讲述，大体了解师姐主要是做，对公理进行细化，就像一系列的公理（师姐讲述时用MUPS）给出，但要判断是否正确，如果不细化的话，可能找到矛盾的是单个公理，细化之后可以对公理进行等价分解，从而找到更小级别的（分解后的公理，可能是多个）错误。从而是我想到对一些给定的故障候选集合进行求最小碰撞集合的操作。其中候选碰撞集合就相当于师姐讲的MUPS，在诊断中，可能候选诊断集合不是全部给出的，那么需要随着诊断的进行不断的添加新的诊断集合，根据故障候选集合（MUPS）计算最小故障集合（细化后所得到的公理）。我可以理解为，诊断过程中，细化前，诊断出故障发生在全加器中，细化后故障精确到全加器中的门电路（如与门，或门，异或门等的故障）。经过细化使得获得出错的位置更加明确，当然得到的结果可能不止一个，可能是多个。

问题一：师姐说在细化的过程中，是生成MUPS和求最小碰撞集合同时进行的，使我想到了树形结构实现求最小碰撞集合的过程中，有剪枝的过程，可能会出现结点是已有结点的子集等情况，不明白在公理细化的过程中是否会有这种问题，如果想避免它发生，是不是事先得对公理进行筛选，例如看看是不是存在包含关系等。

问题二：公理的细化，势必会增加系统的空间和时间复杂度，我在想它在公理上的应用，实际的效益会弥补这些不足吗？公理细化是应用在哪里？我能想到的就是在做数学证明题中，证明步骤的判断（判断该步骤是否是由已有公理推算出来的）。

问题三：我总是与模型诊断联系起来，我会想到模型诊断中求最小碰集，可能结果也不是唯一的，那是我们可以给系统添加些观测，排除一些冲突集，最终能找到一个集合，即找到系统出现当时观测的的真正原因故障。当然，也可能找不到唯一确定的故障。而师姐提出的公理细化就是想尽可能找到公理不一致的原因，细化的目的也是为了找寻细化前公理中是否存在不满足条件的情况。那么她找到这些不满足的情况后就停止了，还是会对其进行修改那就不确定了。模型诊断方向是通过对系统建模，系统描述，部件描述，系统观测和预期观测进行比较找到不同后，寻找故障发生的原因，可能有多个，再通过其他观测进行比较检验，测试，最终确定唯一的故障。接下来是对故障进行修复，使系统表现出预期的状态。
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