12、原语同步操作的相对能力

原语同步操作的相对能力

在设计新的多处理器时,我们需要考虑应该包含哪些原子指令。文献中提供了众多不同的选择,如内存读写、 getAndDecrement() swap() getAndComplement() compareAndSet() 等等。支持所有这些指令会变得复杂且低效,但如果支持了错误的指令,可能会使解决重要的同步问题变得困难甚至不可能。

我们的目标是找出一组强大到足以解决实际中可能出现的同步问题的原语同步操作。为了实现这一目标,我们需要一种方法来评估各种同步原语的能力,即它们能解决哪些同步问题,以及解决这些问题的效率如何。

1. 基本概念
  • 无等待和无锁实现 :一个并发对象的实现如果每个方法调用都能在有限步骤内完成,那么它就是无等待的;如果能保证无限次地有某个方法调用在有限步骤内完成,那么这个方法就是无锁的。在之前的内容中,我们已经见过无等待(因此根据定义也是无锁)的寄存器实现。评估同步指令能力的一种方法是看它们对共享对象(如队列、栈、树等)实现的支持程度。我们关注的是无等待或无锁的解决方案,即不依赖外部支持就能保证进度的方案。
  • 同步原语的层次结构 :并非所有的同步指令都是等价的。如果将原语同步指令看作对象,其导出方法就是指令本身(在文献中,这些对象常被称为同步原语),可以证明存在一个无限的同步原语层次结构,使得处于某一层级的原语无法用于对更高层级的任何原语进行无等待或无锁实现。这个层次结构中的每个类都有一个相关的共识数,它是
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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