随机模型检验是一种与经典模型检验相关但又有区别的验证技术，它在处理复杂的随机系统时特别有用。经典模型检验通常用于验证系统是否满足某些逻辑规范，而随机模型检验则进一步考虑了系统的随机性，这通常是因为系统中的某些行为具有概率性，比如在通信协议、生物信息学以及人工智能中常见的随机行为。
在随机模型检验中，经常会遇到所谓的“状态空间爆炸”问题，即由于系统行为的随机性和复杂性，导致可能的状态数量急剧增加，从而使得模型的分析变得异常困难。为了解决这个问题，抽象技术被提出并应用到模型检验中。
抽象技术的基本思想是通过简化模型来降低状态空间的大小，从而减轻状态爆炸的影响。在随机模型检验领域，抽象技术不仅要处理离散的状态，还要处理与这些状态相关的概率信息。这意味着抽象不仅要考虑如何将一组状态简化为更少的代表状态，还要考虑如何合并相关联的概率值。
在文中提到的模型抽象技术研究方向和进展中，研究者们根据抽象模型构造技术进行了分类归纳。这可能包括不同的抽象策略，如基于状态空间划分的抽象、基于概率分布的抽象以及基于系统行为的抽象等。每种策略可能都有其特定的应用场景和局限性。
文章还提到模型抽象技术之间的比较以及目前还未能给出模型抽象问题的满意答案。这表明在实际应用中，模型抽象技术仍然面临着挑战，比如如何保证抽象后的模型依然保持原模型的某些特性，以及如何确保通过抽象获得的结论仍然适用于完整的模型。
研究者们可能已经识别了有效解决模型抽象问题的一些未来研究方向。这些方向可能包括但不限于：提高抽象模型的准确性，减少抽象过程的计算复杂性，以及发展新的理论来支持抽象模型的验证。研究者们还可能在探索结合多种抽象策略以获得更好的抽象效果，以及如何在自动化过程中选择合适的抽象级别。
关键词中提到的定量抽象精化可能是指通过数学上的定量分析，对模型进行进一步的细化和精化。这可能涉及到对不同抽象级别的模型之间的关系进行数学上的建模，以确保抽象模型与原始模型之间的一致性。
中图法分类号TP311表明这篇文章属于计算机软件与理论的范畴，具体关注的是软件模型化和理论基础。
面向随机模型检验的模型抽象技术是一种正在积极研究中的方法，旨在解决由于系统复杂性引起的验证问题。尽管已经取得了一定的进展，但仍然有许多挑战和开放问题等待解决。随着研究的深入，可以预期抽象技术在减少随机模型检验的状态空间爆炸问题方面将发挥越来越重要的作用。
