2、面向市场的计算与全球网格:介绍与分析

面向市场的计算与全球网格:介绍与分析

1 灵感来源

1800 年 Alessandro Volta 发明了电池,随后 Thomas Edison 发明了电灯泡,Nikola Tesla 发明了交流电,为电力的广泛应用奠定了基础。电力网格的普及、易用性和可靠性,启发了计算机科学家在 20 世纪 90 年代中期开始探索构建类似的计算能力网格,用于广域并行和分布式计算。

Leonard Kleinrock 在 1969 年曾提出“计算机公用事业”的愿景,即计算机网络发展成熟后,会像电力和电话公用事业一样,为家庭和办公室提供服务。而实用计算正是信息技术(IT)发展的下一代愿景,它借鉴了现实世界中服务提供商向消费者提供水电等公用事业服务的模式,用户只需在需要时为使用的计算能力付费。

2 网格计算

网格计算采用面向服务的架构,提供硬件和软件服务及基础设施,以安全、统一地访问异构资源,支持虚拟组织(VOs)的形成和管理。它还支持应用和服务组合、工作流表达、调度、执行管理以及基于服务级别协议(SLA)的资源分配。

不同项目对网格有不同定义,例如 Globus 项目将其定义为“一种基础设施,可实现多个组织所拥有和管理的高端计算机、网络、数据库和科学仪器的集成协作使用”;Gridbus 项目则将其定义为“一种并行和分布式系统,可根据资源的可用性、能力、性能、成本和用户的服务质量(QoS)要求,在运行时动态共享、选择和聚合地理分布的‘自主’资源”。

网格计算的发展主要解决了协作研究中的一些社会问题,如改进分布式管理、提高数据可用性、为研究人员提供统一的用户友好环境等。在一个无缝且可扩展的网格环境中,用户通过网格资源代理提交应用需求,代理通

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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