Metamorphic Testing for Scientific Software Using Geometrically Representable Input Data

Wissenschaftliche Software spielt eine entscheidende und zunehmend wichtigere Rolle in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen, da sie komplexe Modellierung, Simulation, Exploration und Datenanalyse erleichtert. In Bereichen wie der medizinischen Bildgebung, den Geo- und Umweltwissenschaften, sowie der computergestützen Materialwissenschaft wird Software eingesetzt, um komplexe Eingabedaten zu verarbeiten. Die Korrektheits- und Verlässlichkeitsanalyse solcher Softwaresysteme stellt jedoch nach wie vor eine erhebliche Herausforderung dar. Die Gründe hierfür liegen unter anderem in der Komplexität, dem explorativen Charakter, sowie dem Fehlen expliziter Spezifikationen oder adäquater Dokumentation. Herkömmliche Testmethoden reichen oft nicht aus, um Forschungssoftware umfassend zu validieren, insbesondere bei explorativer oder simulationsbasierter Software ist die Vorhersage des erwarteten Ergebnisses inhärent schwierig - ein Problem, das in der Fachliteratur als Oracle-Problem bekannt ist. Metamorphes Testen bietet einen vielversprechenden Ansatz zur Bewältigung dieser Herausforderungen. Durch Ausnutzung inhärenter Eigenschaften der zu Grunde liegenden Problemstellungen wird eine systematische Validierung der Genauigkeit und Robustheit der Forschungssoftware ermöglicht, ohne auf klassische Referenzergebnisse angewiesen zu sein. Diese Arbeit unterstreicht die Bedeutung des metamorphen Testens in Forschungssoftware, seine Fähigkeit, schwer erkennbare Fehler aufzudecken, die Konsistenz von Ergebnissen zu verbessern und Ansätze für einen rigorosen und systematischeren Softwareentwicklungsprozess im wissenschaftlichen Bereich aufzuzeigen. Mit GeoMetaMorph ein Werkzeug vorgestellt, das vorhandene mögliche metamorphe Relationen automatisch erkennt, indem es wiederkehrendes invariantes Verhalten in Forschungssoftware identifiziert, die geometrisch darstellbare Eingabedaten verarbeitet.