18、判断聚合:从不可能到可能的探索

判断聚合:从不可能到可能的探索

1. 判断聚合的基本概念与系统性质

在判断聚合中,有一个重要的性质叫做系统性(SYS)。如果矩阵P中的第j列和矩阵P′中的第k列由相同的0和1序列组成,那么这两个矩阵聚合判断中的第j个和第k个值是相同的。实际上,系统性(SYS)等价于独立性(IND)和中性(NEU)的结合。

从更抽象的角度看,如果聚合函数f是系统性的,那么它从每个矩阵中使用的唯一信息就是其对应的接受 - 拒绝矩阵。具体来说,存在一个函数g,对于由矩阵生成的每个0 - 1矩阵,它关联一个0 - 1值序列,使得对于任意公式ϕ:
[f(P_1, \ldots, P_n)(\phi) = g(P_1(\phi), \ldots, P_n(\phi))]

2. 一个不可能定理

2.1 定理内容

当议程是非简单的且具有偶数可否定性时,一个聚合函数满足一致性(U)和系统性(SYS),当且仅当它是某个个体的独裁。也就是说,在尊重一致性和系统性的情况下,不可能以非平凡的方式将个体判断聚合成集体判断。

2.2 证明过程

为了证明这个定理,我们需要引入一些重要的概念和引理。

2.2.1 获胜联盟

对于任何判断聚合结构和聚合函数,我们可以定义获胜联盟。对于议程中的任何元素ϕ,能始终迫使ϕ被集体接受的代理联盟被称为决定性或获胜联盟。

设对于任何矩阵P和公式ϕ,集合:
[P_{\phi} := {i \in N | P_i \models \phi}]
表示所有接受ϕ的代理的集合。那么,获胜联盟的定义如下:
定义:设

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在断升级,推动了这一领域的持续创新。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值