9、高能物理计算技术与万维网发明背后的因素剖析

高能物理计算技术与万维网发明背后的因素剖析

在高能物理(HEP)计算领域以及万维网(Web)的发明历程中,有诸多关键因素和技术发展值得深入探讨。下面将详细介绍高能物理计算中的一些重要技术领域,以及万维网发明背后的支持性条件。

高能物理计算技术领域
  1. 解释型代码与编译型代码
    • 理想使用场景 :理想情况下,解释器仅用于组织程序结构的薄层,其他部分应使用编译型代码。
    • 实际情况 :编译器编译分析代码速度过慢,例如编译一个执行时间少于 1 秒的分析代码可能需要 10 秒或更久,而解释器执行只需 2 秒。交互式查询应在几秒内完成,短查询可使用解释器运行代码,长查询则需编译代码。Python 等解释型语言在数据分析阶段处理大数据集并非理想选择。希望像 LLVM 这样的产品能带来更优解决方案。
  2. 图形用户界面系统(GUI)
    • 功能要求 :需支持交互式脚本动态创建的小部件,这些小部件能浏览复杂数据结构并对其中对象做出反应,数据结构可以是本地处理器的,也可以是远程机器上的活动对象。
    • 发展趋势 :随着新操作系统和图形处理器的发展,对 GUI 的投入会越来越多。
  3. 类反射
    • 系统要求
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应用能力。
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