SOA的错误在云计算中重演

  前段时间,IBM对外宣称了继续强化对云计算的支持,类似于这样的事相信其他的大公司也会陆续有所表示。但是,正是这种在云计算中过速的发展态势也意味着许多类似于对SOA带来不好影响的错误也会出现在云计算中。

   在近期的一次开源组织公开会议中,参会人员一直认同在SOA架构体系中的一些典范和标准规范是可以成功从SOA转换到云计算中的。这一点对于当前的 SOA供应商以及SOA咨询公司而言不会带来实质性的影响,他们开始迅速的重新定义其产品和以服务于云计算的需求,以便更贴切于当前的应用趋势,更重要的 是可以在这个逐步显露出来的市场中占据有利的竞争位置。

  这样一来必然会出现一种可能,那就是那些在执行SOA项目时犯的错误极有可能在云计算项目中因为这样的一批人而继续重复。而当前对云计算的大肆宣传让我觉得这种可能性正在不断的发展壮大。

  一些有效的忠告以供参考:

  首先,云计算是一种基于原始模型所展开的全新的计算方式。因此,在评估你真正需求并根据这些需求寻找一个可行的解决方案用以引导你的架构体系,在此基础上,将云计算作为一种候选的技术去考虑并进行评估。

  第二,也是最为重要的一点,那些对于你所对SOA项目期望信心不足的人也绝对不会是能够有效实现你云计算项目的人。对于冥顽不化的定义其中最关键的一点就是:一遍一遍重复同样的事,而且还期待有所不同的结果。

  最后,当你在实施云计算的时候确定弄清楚云计算与SOA之间的联系,只有这样才能让你在实施过程中找到一条最为便捷的道路。

  我觉得我们正处在一个会重复犯错误的过程中,但是,一个小小的教训也足以让我们学到更多,走的更远。

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
内容概要:本文研究了基于物理信息神经网络(PINN)求解二阶常微分方程(ODE)边值问题的方法,并提供了完整的Matlab代码实现。文章通过将微分方程的物理规律嵌入神经网络损失函数中,利用神经网络的逼近能力求解边值问题,避免传统数值方法在网格划分和迭代收敛方面的局限性。文中详细介绍了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及训练流程,并以典型二阶ODE边值问题为例进行仿真验证,展示了该方法的有效性和精度。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab案例资源链接,涵盖状态估计、优PINN物理信息神经网络用于求解二阶常微分方程(ODE)的边值问题研究(Matlab代码实现)化调度、机器学习、信号处理等多个领域,突出其在科学研究中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定数学基础和Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员及从事科学计算、工程仿真等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于求解传统数值方法难以处理的复杂或高维微分方程问题;②为科研工作者提供PINN方法的入门实践路径,推动其在物理建模、工程仿真等领域中的创新应用;③结合所提供的丰富资源拓展至电力系统、故障诊断、优化调度等交叉学科研究。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐行理解PINN实现机制,动手复现并尝试修改方程形式与边界条件以加深理解,同时可参考附带资源扩展应用场景,提升科研效率与创新能力。
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