Некоторые подходы к решению задач с обработкой временных данных в современных языках программирования:

• Перемещение во времени. 1 Языки программирования с таким подходом позволяют изменять значения переменных в предыдущих или будущих состояниях. 1 Например, пакет Haskell tardis создаёт два преобразователя состояния: один перемещается вперёд во времени, а другой назад. 1
• Использование временных баз данных. 1 В таких базах данные не перезаписываются, а фиксируются только временные метки. 1 Множество баз данных включают временные функции, например PostgreSQL, IBM Db2 и Snowflake. 1
• Моделирование времени с помощью формальной логики. 1 Например, интервально-временная логика (ITL) использует конечные последовательности и предполагает линейное время, поэтому полезна для проверки многопоточной логики в аппаратном обеспечении. 1
• Использование языков и инструментов моделирования, анализа и верификации. 1 Они позволяют моделировать время и состояние, не требуя понимания временной логики. 1 К таким инструментам относятся TLA+, Alloy, Promela и SPIN, UPPAAL, Event-B и Maude. 1

Также для обработки временных рядов в языках программирования могут использоваться статические и структурные модели прогнозирования. 3 В статических моделях зависимость будущих значений от прошлых задаётся уравнениями. 3 К ним относятся регрессионные модели, авторегрессионные модели, модели экспоненциального сглаживания, модели по выборке максимального подобия и другие. 3 В структурных моделях зависимость задаётся в виде структуры и правил перехода по ней. 3