47、分布式计算模型与电路下界算法方法研究

分布式计算模型与电路下界算法方法研究

分布式计算模型相关内容

在分布式计算领域,对于数据流、控制流和工作流的模型设计,可具备适当程度的冗余性。然而,通常不能假定每个逻辑函数都能由任意硬件/设备、在任意节点/位置或由任意代理/人员执行。所以,某些转换可能存在额外约束,这些约束可作为其条件的一部分。

将高级模型自动映射到可直接实现的低级模型,这是面向分馏系统基于模型设计的第一步。高级工作流模型具有明确的语义,可使用许多现有的Petri网工具进行分析或验证,也可通过映射到其他形式体系(如重写逻辑)来实现,重写逻辑在Maude系统中得以实现。如此一来,便能够在较高的抽象层面进行结构分析、可达性和死锁分析,以及更广泛的时态逻辑属性的模型检查。

Petri网相关的研究工作丰富多样。C. A. Petri一直关注分布式系统的恰当建模,涵盖信息处理系统、组织工作流以及物理过程等。他的部分研究致力于对某些类别的Petri网进行公理化,并研究其因果结构。为提升抽象层次,人们提出了各种高级网,如彩色网和代数网,它们可视为经典Petri网的紧凑表示。由于Petri网的强大表达能力,其在分布式算法建模中的恰当运用仍是重要关注点。此外,还研究了多种扩展,例如带测试/读弧的Petri网,它在生物系统建模中被发现具有重要作用,生物系统是高度分布式和分馏系统的现实例子。本文引入的单调和偏序网系统,是对Petri网表达能力进行控制的基础尝试,它仅使用读弧访问令牌,并允许通过偏序替换令牌,核心思想是摒弃将资源视为原子对象的概念,以确保大规模定义明确的模型能实现完全分布式(实际上是分馏式)的实现。

Petri网还用于支持嵌入式软件的基于模型设计,并且已经开发了多种Petri网的分布式执行方法,但与本

六自由度机械臂ANN人工神经络设计: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络控制部分的代码实现,结合提供的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。
评论
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