网络诊断（Network Tomography）
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网络诊断是近代发展的一种新的网络测量与推论方法，透过可收集到的有限资讯来推估无法观测的网络资讯，主要分成主动诊断(active tomography)与被动诊断(passive tomography)两类问题。被动诊断是资料从个别节点搜集，去寻找路径上的资讯，问题在估计起始节点至终端节点之流量矩阵。主动诊断是借由设置接收节点，向接收节点发送大量的封包，根据接收节点收集到的测量数据，分析网络内部有兴趣的参数或识别网络拓扑结构。而衍生出来的统计问题称为统计反向问题(Statistical Inverse Problem)。
网络诊断的概念最早由Vardi在1996年提出，现今的研究主要分为：
网络起始节点至终端节点的流量强度估计
所谓网络起始节点至终端节点(SD)流量强度估计主要是想要估计网络内各条SD路径的封包流量。其主要概念为假设我们能观测到网络内各节点互相传送封包的路径，以下简称连结和各条连结的封包流量，由各条连结所观测到的结果来估计各条SD路径的网络流量。
网络连结层级参数推估
所谓网络连结层级参数推估问题主要是想要推论网络连结的特性，例如节点传输之间资讯遗失率或延迟分配等。其主要概念为假设已知网络的形式，包含节点、路径等，一般常见为树状，以及假设已知网络特性的模型，搜集端点所测量的结果来找出有最大概率产生观察结果的网络参数。