Fork/Join 简单框架

本文介绍了一个使用Java并发框架Fork/Join的实例,通过递归任务(RecursiveTask)实现1到12000的并行求和。此例展示了Fork/Join框架如何通过分治策略提高大规模数值计算的效率。

以下为一个见到的java中的并发框架例子:采用的fork/join 机制,采用分治的思想来求1-12000的和

代码如下:

 

package com.bootdo.testDemo.rpc;

import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;

public class ForkJoinTest {

    static class Sum extends RecursiveTask<Long>{

        private static final int THRESHOLD=10;

        private final int from;
        private final int to;


        public  Sum(int from,int to){
            this.from=from;
            this.to=to;
        }
        @Override
        protected Long compute() {
            long sum=0;
            if((to-from)<THRESHOLD){
                for(int i=from;i<=to;i++){
                    sum+=i;
                }
            }else{
                int middle=(from+to)>>1;
                Sum left=new Sum(from,middle);
                left.fork();
                Sum right=new Sum(middle,to);
                right.fork();
                sum=left.join()+right.join();

            }
            return sum;
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        ForkJoinPool forkJoinPool=new ForkJoinPool();
        Sum sum=new Sum(1,12000);
        Future<Long> future=forkJoinPool.submit(sum);

        System.out.println("sum="+future.get());
    }
}

 

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计: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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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