18、TSO 内存模型下并发对象活性的可判定性

TSO内存模型下活性不可判定性

TSO 内存模型下并发对象活性的可判定性

在并发系统的研究中,理解和验证系统的活性属性是至关重要的。本文将深入探讨 TSO(Total Store Order)内存模型下并发对象的活性可判定性问题,涵盖了标记迁移系统、并发对象、TSO 操作语义、活性属性以及通道机等多个关键概念。

标记迁移系统(LTS)

标记迁移系统(LTS)是一个元组 (A = (Q, Σ, →, q_0)),其中:
- (Q) 是状态集合。
- (Σ) 是迁移标签的字母表。
- (→⊆Q × Σ × Q) 是迁移关系。
- (q_0) 是初始状态。

LTS 的有限路径是有限的迁移序列 (q_0 \stackrel{a_1}{\longrightarrow} q_1 \stackrel{a_2}{\longrightarrow} \cdots \stackrel{a_k}{\longrightarrow} q_k)((k ≥ 0)),有限轨迹是有限序列 (t = a_1 · a_2 · \cdots · a_k)(如果存在对应的有限路径)。无限路径和无限轨迹则是相应的无限序列。

并发对象与最通用客户端

并发对象通常以封装良好的库形式实现。最通用客户端是一个与对象交互的程序,旨在展示对象的所有可能行为。一个简单的例子是不断进行非确定性方法调用并传递非确定性参数的客户端。

为了简化问题,我们假设方法只有一个参数和一个返回值(如果有返回值)。给定有限的内存位置集合 (X)、方法名集合 (M) 和数据域 (D),原始命令集合 (PCom) 由以下语法定义:


                
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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