33、Legion网格系统:原理、应用与数据管理

Legion网格系统:原理、应用与数据管理

1. 网格系统需求与挑战

在大规模网格系统中,存在着诸多需求和挑战,主要包括以下几点:
- 资源选择与信任 :不同站点可能对特定实现的安全机制有不同的信任程度,因此应能够自由选择最适合自身需求的实现。
- 复杂度管理 :这是大规模网格系统面临的最大挑战之一。复杂度体现在多个维度,如资源使用和安全策略的异构性、不同的故障模式和可用性要求、不相交的命名空间和身份空间,以及大量的组件。例如,非 IT 专业人员不应为了访问日常使用的文件而记住五六个不同文件系统和目录层次结构的细节。为程序员和系统管理员提供清晰的抽象对于减轻认知负担至关重要。

2. Legion 的设计原则与理念

Legion 是自 1993 年起由弗吉尼亚大学开发的一种网格架构和运营基础设施,其设计原则和理念可以概括为以下几点:
|原则|描述|
| ---- | ---- |
|提供单一系统视图|为异构分布式资源重新营造单一计算资源的假象,减少整个系统的复杂性,并提供单一命名空间。例如,在跨越本地网络或集群到地理上分散的站点时,用户无需处理多个密码、记住多种交互协议等。|
|提供透明性以隐藏细节|支持传统分布式系统的透明性,包括访问、位置、异构性、故障、迁移、复制、扩展、并发和行为等方面。例如,用户和程序员无需知道对象的位置即可使用它,系统应能自动从故障中恢复并完成所需任务。|
|提供灵活的语义|目标是设计一个适用于尽可能多用户和用途的网格架构。Legion 允许用户和程序员在应用程序语义方面拥有尽可能多的灵活性,鼓励他们选择或构

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)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,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物理信息神经网络在微分方程求解、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学习人工神经网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网络控制部分的代码实现,结合提供的网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。
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