1、计算机计算的探索与思考

计算机计算的探索与思考

1. 计算课程的起源

费曼对计算领域的兴趣由来已久,可追溯到曼哈顿计划和钚内爆炸弹的建模。1981 年,他与约翰·霍普菲尔德和卡弗·米德共同开设了跨学科课程《计算物理学》。1983 年秋季,费曼独自开设了名为《计算机的潜力与局限》的课程,1984 - 1986 年的课程被录制下来,这些磁带和费曼的笔记成为了后续整理出版的基础。

编辑托尼·海在 1987 年接到费曼秘书海伦·塔克的电话,邀请他整理费曼的计算课程讲稿。托尼·海曾因研究分心拒绝编辑费曼的《部分子》讲座,此次欣然接受邀请。1988 年 1 月他与费曼交流,费曼希望这些讲座能出版,但不久后费曼去世,他们未能就出版内容进行更详细的讨论。

2. 课程内容概述

课程内容丰富且具有独特的跨学科性,主要包括以下几个方面:
- 计算机基础 :涵盖计算机的文件管理员模型、指令集等基础知识。
- 计算机组织 :涉及逻辑门和组合逻辑、二进制解码器、可逆门、完整的运算符集、触发器和计算机内存、定时和移位寄存器等内容。
- 计算理论 :探讨有效程序和可计算性、有限状态机、图灵机、通用图灵机和停机问题等。
- 编码与信息理论 :包括计算与通信理论、错误检测和纠正码、香农定理、消息空间的几何结构、数据压缩和信息、信息理论、进一步的编码技术以及模拟信号传输。
- 可逆计算与计算热力学 :研究信息的物理学、可逆计算与计算热力学、计算的能量成本与速度、通用可逆计算机、台球

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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