44、多线程程序中潜在死锁可视化与数值算法碎片化

多线程程序中潜在死锁可视化与数值算法碎片化

在多线程编程和数值计算领域,潜在死锁的检测与调试以及数值算法的并行化是两个重要的研究方向。下面将详细介绍多线程程序中潜在死锁的可视化方法以及数值算法的碎片化技术。

多线程程序潜在死锁可视化

在多线程程序中,非确定性可能导致死锁在测试期间隐藏。为了分析和识别这些潜在死锁,引入了锁因果图。

锁因果图使用三种符号(⊓ 表示 LA 事件,⊔ 表示 LR 事件,∨ 表示 LW 和 LN 事件),并通过独特的颜色区分相应的锁定对象。图中有三种边:
- 顺序边:用实心箭头表示,用于连接同一线程中的两个节点。
- 分叉边:用虚线箭头表示,用于 TC 事件。
- 合并边:用点线箭头表示,用于 TJ 事件。

锁因果图捕获了锁定操作之间的“先发生”关系和块上的锁定约束。“先发生”关系定义了锁定操作之间的部分顺序,如果锁定操作 l1 先于 l2 发生,那么在所有具有相同输入的可行执行中,l1 必须在 l2 之前发生。判断两个锁定操作之间的这种关系需要检查图中是否存在路径。

通过锁因果图可以分析潜在死锁。例如,在图中线程 t1 按红、蓝顺序尝试获取锁,而其他线程按蓝、红顺序获取锁,这暗示 (t1, Main)、(t1, t2) 和 (t1, t3) 这三对线程可能陷入死锁。但进一步分析发现:
- t1 和 Main 线程不会陷入死锁,因为从 t1 到 Main 的合并边使得 Main 线程中的同步区域总是在 t1 线程执行完成后执行。
- t1 和 t2 线程也不会产生死锁,因为两个线程的同步区域由绿色锁定对象保护,两个线程必须先获取该对象的锁才能进入同步区域。

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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