Q-TE – Quantum-Inspired Testing Engine

Durch den Einsatz von Quanten-Wahrscheinlichkeit ermöglicht Q-TE eine fundierte Qualitätssicherung, die den Testaufwand massiv senkt und kritische Fehlerbereiche gezielt identifiziert.

1. Die Kombinatorische Explosion

Moderne Online-Anwendungen verfügen über komplexe Oberflächen. Betrachten wir eine GUI mit 20 Eingabefeldern. Wenn jedes Feld x mögliche Werte akzeptiert, ergibt sich eine astronomische Anzahl an Zuständen:

Mögliche Kombinationen = x²⁰

Dieser Raum ist physisch untestbar. Selbst wenn man jede Sekunde einen Test durchführen würde (bei x=8), würde die Überprüfung aller Kombinationen länger dauern als das Alter des Universums. Während klassische Ansätze versuchen, durch eine willkürliche Auswahl von 1000 Testfällen eine Lösung zu erzwingen, nutzt Q-TE das Prinzip der Quanten-Wahrscheinlichkeit, um diesen riesigen Raum mathematisch effizient zu durchdringen.

2. Das Quanten-Wahrscheinlichkeits-Modell

Q-TE verwebt echte Quanten-Wahrscheinlichkeiten, um den Testraum mit maximaler Entropie zu durchdringen.

Anstatt deterministischer Muster ermöglicht Q-TE die Vermeidung blinder Flecken durch maximale Entropie. Dies führt zu einer hochgradig ehrlichen Abdeckung des Testraums, die herkömmliche Algorithmen technisch nicht erreichen können.

Vergleich der Testfall-Anzahl

Klassisch

1000

Q-TE Engine

3. Die Fehler-Cluster Thesen

Die Effizienz von Q-TE basiert auf der Erkenntnis, dass Softwarefehler systembedingt in Clustern auftreten:

These 1: Fehler sind keine isolierten Punkte, sondern bilden funktionale Inseln (Cluster) im Testraum.

These 2: Klassische Tests erzeugen oft unbewusste Muster, die zwischen diesen Inseln hindurchgreifen (Blinde Flecken).

These 3: Die Quanten-Wahrscheinlichkeit bietet eine physikalisch fundierte Gleichverteilung. Mit nur 33 Tests wird der Raum so effektiv „besprüht“, dass Cluster statistisch sicher getroffen werden.

4. Mathematische Plausibilität

Der direkte Vergleich zeigt den Effizienz-Vorteil: Während klassische Verfahren versuchen, durch eine vollständige Bearbeitung des Volumens Sicherheit zu erzeugen, reduziert Q-TE die nötigen Messpunkte drastisch.

Vergleich der Parameter:

Klassisch: n = T = 1000
(Das Testvolumen entspricht der Anzahl der durchgeführten Tests)

Q-TE Engine: T = 1000 | n = 33
(Der relevante Raum bleibt gleich, aber die Stichprobe wird radikal optimiert)

Die Wahrscheinlichkeit P, bei n durchgeführten Tests mindestens einen Fehler aus einem Cluster der Größe |C| zu finden, folgt der Formel:

P(n) = 1 − (1 − |C|/T)ⁿ

Das Ergebnis der maximalen Entropie:

Durch die physikalisch bedingte Gleichverteilung gilt:
P(33)_Q-TE ≈ P(1000)_Klassisch

Der Zuwachs an Sicherheit von n = 33 auf n = 1000 ist marginal, da sich die Kurve asymptotisch der 100%-Marke nähert. Q-TE nutzt diesen Effekt, um maximale Resultate bei minimalem Ressourceneinsatz zu erzielen.