17、多核心计算机中细胞自动机系统的高效实现与路由策略

多核心计算机中细胞自动机系统的高效实现与路由策略

1. 细胞自动机系统模拟单一反应 - 扩散过程

在许多展现复杂行为的动态系统中,多种物质会进行化学、物理或生物层面的移动与相互作用。物质的移动能力通常独立于反应性相互作用,而反应性相互作用与模拟过程的耗散(主要是化学)特性相关。每种物质的行为可以用一对典型的细胞自动机(CA)来描述,分别称为扩散 CA 和反应 CA,它们构成了简单的扩散 - 反应 CA 系统,是构建复杂 CA 系统的基础模块。

假设 ℵ1 和 ℵ2 分别构成模拟扩散和反应的反应 - 扩散块,将该系统分配到多核处理器的并行算法如下:
1. 创建初始细胞数组 Ω1(0) 和 Ω2(0)。
2. 对于每个迭代 t = 1, …, T:
- 开始并行计算:
- 线程 1:
- 将 Ω1(t) 复制到 Ω′1(t)。
- 对 Ω1(t) 应用 Θ1。
- 线程 2:
- 将 Ω2(t) 复制到 Ω′2(t)。
- 从 Ω′1(t) 读取远程上下文 VT21 并对 Ω2(t) 应用 Θ2。
- 结束并行计算。
3. 将结果 Ω2 复制到 Ω1,t → t + 1。

这个算法对同步和异步扩散 CA 都有效。

下面通过一个例子来说明,一个由两个相互作用的 CA 组成的系统用于模拟金属表面化学反应引起的图案形成过程。CA ℵv = ⟨Av, Xv, Θv⟩ 模拟热量在表面的传播,是一种异步的简单扩散 CA;ℵu = ⟨Au, Xu, Θu⟩ 模拟表面图案的出现,是一个具有加权模板的同步多数类型 CA。两个 CA 都使用布尔字母表 A = {0, 1}。

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【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位地图构建;②为磁场SLAM系统的设计优化提供算法参考和技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKFGPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练预测过程以及EKF的状态更新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
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