面向 AI/ML 与量子计算系统的逆向 N ewise 输出导向测试

人工智能/机器学习（AI/ML）系统和新兴量子计算软件呈现出前所未有的测试挑战，这些挑战由高维/连续输入空间、概率/非确定性输出分布、仅通过可观测预测行为和测量结果来定义的行为正确性以及通过复杂的多向交互在语义上有意义的输出属性中表现的关键质量维度（可信度、公平性、校准、鲁棒性、错误综合征模式）所构成。本文引入 reverse n-wise output testing，这是一种数学原则化的范式反转，直接在特定于领域的输出等价类、ML 置信度校准存储桶、决策边界区域、公平性分区、嵌入聚类、排名稳定带、量子测量结果分布（0-主导、1-主导、叠加坍缩）以及错误综合征模式（位翻转、相位翻转、相关错误）上构建覆盖数组，然后通过梯度-free metaheuristic optimization 求解计算ally 具有挑战的黑盒逆映射问题，以合成能够从不透明模型中召唤目标行为信号的输入特征配置或量子电路参数。该框架在两个领域中提供了协同效益：explicit customer-centric prediction/measurement coverage guarantees、substantial improvements in fault detection rates for ML calibration/boundary failures and quantum error syndromes、enhanced test suite efficiency，以及具有自动化分区发现的结构化 MLOps/量子验证管道，这些管道从不确定性分析和覆盖漂移监控中发现分区。