Det finns inte en enda, specifik term för när fel ingång producerar dålig produktion. Här är dock några termer och begrepp som beskriver denna situation:
Allmänna villkor:
* skräp in, skräp (gigo): Detta är ett klassiskt talesätt som perfekt fångar idén. Det betyder att om du matar en system dålig data får du opålitliga eller värdelösa resultat.
* Felutbredning: Detta hänvisar till hur fel i ingångsdata kan förstärkas eller spridas genom beräkningarna eller processerna i systemet, vilket leder till mer betydande fel i utgången.
* Datavalidering: Detta är en process där systemet kontrollerar ingången för att säkerställa att det uppfyller vissa kriterier innan den bearbetas. Om uppgifterna är ogiltiga kan systemet avvisa det, uppmana korrigering eller hantera dem på ett specifikt sätt att minimera effekterna av dålig data.
* robusthet: Ett system anses vara robust om det kan hantera ogiltiga eller oväntade input utan att krascha eller producera helt värdelös utgång.
Mer specifika termer:
* Datakorruption: Detta beskriver situationer där ingångsdata ändras eller skadas, vilket leder till fel i utgången.
* Logiska fel: Dessa inträffar när programmets logik är felaktig, vilket får det att tolka giltig ingång och producera felaktig utgång.
* Syntaxfel: Dessa är fel i hur ingången formateras eller struktureras, vilket gör det omöjligt för systemet att förstå eller bearbeta.
* Undantag: Detta är händelser som stör programmets normala flöde, ofta orsakat av oväntad eller ogiltig inmatning.
I slutändan beror den bästa termen att använda på det specifika sammanhanget och vilken typ av fel som inträffar. Det är viktigt att förstå grundorsaken till den dåliga produktionen för att hantera den effektivt.
