19、(1, N) 原子寄存器算法解析

(1, N) 原子寄存器算法解析

1. 引言

在分布式系统中,原子寄存器是一种重要的抽象,它能确保并发操作的一致性和顺序性。本文将介绍几种实现 (1, N) 原子寄存器抽象的算法,包括从规则寄存器转换到原子寄存器的方法,以及在不同系统模型下的直接实现算法。

2. 规则寄存器算法的原子性问题

考虑如下场景:

write(x)
write(y)
read()
read()
read()
y
x
x
p
q
r
s
t
ts = 1
ts = 1
ts = 1
ts = 1
ts = 1
ts = 2
ts = 2

在 “多数投票” 规则寄存器算法中,可能会出现原子性违反的情况。例如,进程 q 在第二次读取时收到了来自进程 p、q 和 s 的回复,且回复中已经包含了 p 第二次写入的时间戳 2;而进程 r 访问的进程 r、s 和 t 尚未收到来自 p 的带有时间戳 2 的 WRITE 消息。

3. 从 (1, N) 规则寄存器到 (1, N) 原子寄存器的转换

为了实现 (1, N) 原子寄存器抽象,我们可以分两步进行转换:从 (1, N) 规则寄存器到 (1, 1) 原子寄存器,再从 (1, 1) 原子寄存器到 (1, N) 原子寄存器。

3.1 从 (1, N) 规则寄存器到 (1, 1) 原子寄存器

算法 4.3 实现了这一转换,其核心思想是使用一个 (1, N) 规则寄存器,并为写入的值添加时间戳。


                
【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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