7、可逆计算的代数定律:封装与递归

可逆计算的代数定律:封装与递归

1. 引言

在并发进程中,不同并行分支中通信事件的不匹配可能导致死锁,因此需要消除并发进程中的死锁。为了解决这个问题,引入了封装运算符∂H,它可以将集合H中的所有原子事件重命名为δ。包含并行性、死锁δ和封装运算符∂H的整个代数被称为真并发并行可逆代数(RAPT C)。

2. 封装运算符的规则与公理

2.1 过渡规则

封装运算符∂H的前向过渡规则和反向过渡规则分别如下:
- 前向过渡规则
- 若 (x \xrightarrow{e} e[m]) 且 (e \notin H),则 (\partial_H(x) \xrightarrow{e} \partial_H(e[m]))
- 若 (x \xrightarrow{e} x’) 且 (e \notin H),则 (\partial_H(x) \xrightarrow{e} \partial_H(x’))
- 反向过渡规则
- 若 (x \xleftarrow{e[m]} e) 且 (e \notin H),则 (\partial_H(x) \xleftarrow{e[m]} e)
- 若 (x \xleftarrow{e} x’) 且 (e \notin H),则 (\partial_H(x) \xleftarrow{e} \partial_H(x’))

2.2 公理

基于上述过渡规则,设计了封装运算符的公理,如下表所示:
| 编号 | 公理 |
| ---- | --

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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