59、对等网格数据库助力 Web 服务发现

对等网格数据库助力 Web 服务发现

1. 引言

计算机系统的基本价值长期以来在于其自动化定义明确的重复性任务的潜力。随着分布式计算、互联网和万维网(WWW)技术的出现,尤其是互联网技术的发展,计算机系统的应用重点得到了拓宽。如今,计算机系统越来越被视为实现有效远程通信和协作的工具。具有共同兴趣的同事(和程序)能够更好地协同工作,而不再过多关注自身、所需设备和机器的物理位置。传统的部门团队逐渐被跨组织的虚拟团队所补充,这些虚拟团队以开放、透明的方式运作,被称为虚拟组织。

对于科学社区而言,进一步拓展知识的机会是自然而然的,因为他们有着跨越行政边界建立合作伙伴关系的深厚传统。特别是,网格计算、对等(P2P)计算、分布式数据库和 Web 服务引入了使全球基础设施成为现实的核心概念和技术。

2. 网格技术

网格技术旨在支持动态的个人、机构和资源集合之间灵活、安全、协调的信息共享,包括数据共享以及对计算和数据密集型协作问题解决所需的计算机、软件和设备的访问。分布式计算的这些进展使来自多个组织的松散耦合人员和资源的联合成为可能。

网格是协作分布式互联网系统,其特点包括大规模异质性、缺乏中央控制、多个自主行政域、不可靠的组件以及频繁的动态变化。例如,欧洲核子研究组织(CERN)的下一代大型强子对撞机项目推动了欧洲数据网格(EDG)的建设。EDG 是一个全球软件基础设施,它将分布在数百个实验室和大学部门的大量人员和计算资源连接在一起,包括数千个网络服务、数万个 CPU、广域网千兆网络以及 PB 级的磁盘和磁带存储。

许多实体可以相互协作,以实现对高能物理(HEP)实验数据的分析,包括 HEP 用户社区及其众多机构、存储提供商、网络

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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