Proceso de comprobar que una implementación computacional resuelve correctamente el modelo matemático previsto y está libre de errores de código, fallos numéricos o incoherencias algorítmicas.

Principio

Demostrar que los métodos numéricos y el código reproducen soluciones conocidas, convergen con la resolución y satisfacen propiedades de conservación o consistencia; emplear pruebas unitarias, la técnica de soluciones fabricadas y revisiones de código.

Demostración

Un solucionador de elementos finitos para transferencia de calor se verifica reproduciendo una distribución de temperatura analítica y mostrando las tasas de convergencia esperadas al refinar la malla.

Aplicación incorrecta

Tratar el éxito de la verificación como prueba de que el modelo representa la realidad, omitir la verificación porque los resultados 'parecen razonables', o usar comprobaciones ad hoc que no ejercitan rutas críticas del código.

Consecuencia

La verificación adecuada reduce el riesgo de errores de implementación no detectados, proporciona pruebas reproducibles para evitar regresiones y aumenta la confianza en la validación y el análisis de incertidumbre posterior.

Inversión

El fallo en la verificación revela defectos de código o numéricos que invalidan cualquier conclusión derivada de la implementación; confundir verificación con validación conduce a una confianza indebida.

Límite

La verificación aborda la corrección de la implementación con respecto a la especificación matemática; no prueba la idoneidad de la forma del modelo, la elección de parámetros ni la capacidad predictiva en el mundo real.

Tensión semántica

Existe tensión con la validación y la calibración cuando la terminología es imprecisa; la verificación suele confundirse con la validación o omitirse por presión de tiempo.

Síntesis

La verificación de modelos es la garantía sistemática de que el código y los algoritmos resuelven fielmente el modelo matemático declarado, proporcionando la base técnica para la validación y análisis posteriores.