14、冯·诺伊曼计算机架构:原理、发展与认知计算探讨

冯·诺伊曼计算机架构:原理、发展与认知计算探讨

1. 图灵机与环境的关系及理论发展现状

图灵的通用机强调了可变环境结构在扩展固定有限机制行为范围方面的基础作用。通用机的“迷你心智”和其他图灵机一样是固定机制,它通过与环境的连接获得显著的行为灵活性。它利用标准描述形式的环境结构来决定行为,且由于标准描述可随时改变,行为也具有可变性。这表明即使人类心智并非像通用机的“迷你心智”那样是固定机制,环境对人类同样重要。

然而,基于图灵计算分析的心理学理论却未得到发展,尽管各方已默认其需求。像 J.J. 吉布森的生态方法、情境行动框架以及移动机器人技术对真实环境的强调都指向该方向,但没人意识到图灵为此提供了基础形式框架。甚至一些强调环境作用的方法,如吉布森的生态方法,还对计算思维持反对态度。此外,被认为源于图灵的心智计算理论本质上是心智内部结构的模型,未像图灵那样将外部环境视为系统的基本部分。

心理学中的计算思维基于冯·诺伊曼架构而非图灵机架构,这解释了图灵分析与实际发展之间的差异。接下来我们先探讨图灵的指令笔记模型。

2. 图灵的指令笔记模型,

图灵最初关注的是数学问题,想知道人类按常规方式用纸和笔能计算哪些数字。其机器模型旨在计算人类以这种方式能计算的所有数字。,人类工作时的感知和运动限制对机器,的构建方式很重要,但主要关注点还是数字本身。

,图灵可能认为模型中“心智状态”的参与是个弱点,因此在《论可计算数》的 9.II 和 9.III 节补充了两个模型。9.II 节的模型用谓词演算公式表示可计算数,可能是 20 世纪 50 年代纽厄尔、肖和西蒙开发的逻辑理论家程序的先驱。

图灵的第三个模型将前两个联系起

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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