58、在线压缩缓存与外部内存直径近似计算的研究

在线压缩缓存与外部内存直径近似计算的研究

在线压缩缓存问题

在压缩缓存问题中,对于给定容量膨胀因子为 $b$ 的在线算法 $ON$,会构建一个统一编码实例。对于任意文件 $f$ 和索引 $i < m - 1$,满足 $size(i + 1, f) \leq \frac{1}{r} \cdot size(i, f)$,其中 $r > b$;对于 $0 < i < m - 1$,有 $decode(i + 1, f) \geq decode(i, f) \cdot log m$,且将缺失惩罚 $p(f)$ 设为编码成本,同时编码成本大于等于 $decode(m - 1, f) \cdot log m$。

对抗请求生成算法

对抗请求生成算法 $ADV$ 以 $ON$ 为输入,生成请求序列 $\sigma$ 和离线算法 $OFF$,使得 $ON$ 在执行 $\sigma$ 时产生的成本至少是 $OFF$ 的 $log m$ 倍。对于每个文件 $f$,$ADV$ 维护两个索引 $w_u(f)$ 和 $w_{\ell}(f)$,初始时 $w_u(f) = m$,$w_{\ell}(f) = 0$。其大致操作流程如下:
1. 算法 $ADV$ 迫使 $ON$ 在文件的编码中搜索 $OFF$ 为该文件选择的编码。
2. 在生成任何请求之前,$ADV$ 确保对于任意文件 $f$,在 $ON$ 的缓存中不存在满足 $w_{\ell}(f) \leq i < w_u(f)$ 的 $i$ - 编码。
3. 当请求某个文件 $f$ 时,如果 $ON$ 添加了满足 $w_{\ell}(f) \leq i < w_u(f)$ 的 $i$ -

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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