14、并发程序状态空间缩减:调度不敏感技术解析

并发程序状态空间缩减:调度不敏感技术解析

1. 并发程序基础概念

在并发程序中,存在着线程的状态、转换等概念。对于转换 (t: (a_i, g, u, b_i)),我们用 (pre(t)) 和 (post(t)) 分别表示控制位置 (a_i) 和 (b_j)。线程 (T_i) 的转换 (t = (a_i, g, u, b_i)) 在状态 (s) 中启用的条件是 (s[i] = a_i) 且保护条件 (g) 在 (s) 中为真。若 (s[i] = a_i) 但 (g) 不一定为真,则称 (t) 在 (s) 中被调度。我们用 (s \xrightarrow{t} s’) 表示执行 (t) 使状态从 (s) 转变为 (s’)。每个并发程序 (CP) 都定义了一个全局转换系统 (A_G = (S, \Delta, s_0)),其中 (\Delta \subseteq S \times S) 是转换关系,(s_0) 是初始状态。

2. 现有状态空间缩减技术及新方法

当前并发程序分析中,部分顺序缩减(POR)是最先进的状态空间缩减技术。POR 仅根据计算所诱导的部分顺序对计算进行分类,这些部分顺序是相对于全局状态(包括控制位置和程序变量的值)定义的。然而,仅基于控制行为对计算进行分类会提高部分顺序的抽象级别,导致多个不同的(状态定义的)部分顺序合并,即那些诱导相同控制行为的部分顺序。理想情况下,POR 会为每个部分顺序探索至少一个计算,而新的缩减方法旨在为所有这些合并的部分顺序仅探索一个计算,从而实现显著的状态空间缩减。

3. 并发定义 - 使用链和控制依赖

线程内的控制流由条件语句的赋值决定。但以不同顺序执行访问共享对象的线程转换可能会导致共

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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