Lectures on Petri Nets I pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Reisig, Wolfgang (EDT)/ Rozenberg, Grzegorz (EDT)

出品人:

页数:704

译者:

出版时间:

价格:119

装帧:

isbn号码:9783540653066

丛书系列:

图书标签:

• Petri Nets
• Formal Methods
• Concurrency
• Distributed Systems
• Modeling
• Verification
• Automata Theory
• Computer Science
• Discrete Mathematics
• Systems Engineering

好的，这里为您提供一份针对一本名为《Lectures on Petri Nets I》的图书，但内容完全不涉及其主题的详细图书简介，旨在介绍一个与该书主题无关的、虚构的、内容充实的领域或主题。 --- 《数据流架构与高性能计算的演进：从经典模型到量子优化》 第一部分：经典数据流计算的基石与挑战 第1章：数据流范式的诞生与早期实践 本书深入探讨了数据流计算范式的历史演进，它作为冯·诺依依曼架构的有力补充，在处理高度并行任务方面展现出巨大潜力。我们将从早期学术界提出的概念模型（如流量图、数据驱动计算）开始，追踪其如何从理论走向实际应用。本章详细剖析了早期的硬件实现，特别是针对特定领域（如图像处理和信号分析）设计的专用数据流处理器。我们着重分析这些早期系统的设计哲学：如何通过数据依赖性而非控制流来驱动计算，以及它们在软件编译和资源调度上面临的初期困难。 第2章：有向无环图（DAG）模型在现代计算中的地位 现代高性能计算（HPC）和大规模并行处理（MPP）架构，如GPU计算和Tensor处理单元（TPU），在底层逻辑上与数据流模型有着深刻的联系。本章聚焦于有向无环图（DAG）作为描述任务依赖关系的标准表示法。我们将详细阐述如何将复杂的应用程序分解为可在并行处理器上高效执行的DAG结构。内容涵盖DAG的拓扑排序算法、关键路径分析及其在负载均衡中的应用。此外，我们还将讨论DAG模型在面对动态数据依赖性时的局限性，为后续引入更灵活的机制做铺垫。 第3章：内存访问模式的优化与缓存一致性 在任何大规模并行系统中，数据如何在处理器和内存层级之间流动，是决定最终性能的关键瓶颈。本章将对数据流环境下的内存访问模式进行深入研究。我们探讨了“数据局部性”和“带宽利用率”之间的权衡。详细分析了写缓冲器、预取策略以及多级缓存一致性协议（如MSI, MESI协议）在数据驱动模型下的适应性改造。章节末尾，我们引入了一种基于访问模式预测的“智能数据预投递”机制，旨在最大化数据在核心计算单元等待数据到达的时间百分比。 第二部分：复杂系统建模与仿真 第4章：基于事件的仿真（DES）与时间驱动模型 数据流并非总是同步的。在模拟复杂系统，如供应链、通信网络或生物系统时，系统状态的变化通常由离散事件触发。本章详细介绍了离散事件仿真（DES）的核心原理，包括事件队列管理、时间推进机制以及系统状态的精确记录。我们将对比传统的连续时间模型和DES的优劣，特别关注DES在处理稀疏事件流时的效率优势。一个核心议题是“时钟同步”问题——如何在分布式模拟环境中保证仿真时间的正确性和一致性。 第5章：系统级建模语言与抽象层次 为了管理现代系统的复杂性，我们需要多层次的抽象工具。本章考察了几种领先的系统级建模语言（System-Level Modeling Languages），它们允许工程师在不同的抽象层次上描述数据流和行为。我们不仅分析了它们的语法和语义，更侧重于它们如何支持模型到硬件的自动代码生成。重点研究了如何通过“抽象边界”的定义，实现从高层次的行为描述到低层次的时序逻辑描述的平滑过渡，确保在不同粒度下模型的等价性。 第6章：鲁棒性分析与故障注入在数据流架构中的应用 高吞吐量意味着系统必须能容忍一定程度的瞬时故障。本章转向系统可靠性工程。我们介绍了一套用于数据流架构的鲁棒性评估框架。这包括随机故障注入、系统状态回滚与恢复机制的设计。特别地，我们探讨了如何利用数据流的固有特性（即冗余路径和重计算能力）来设计“自愈合”的数据路径，从而在不显著降低性能的前提下，提高系统对单点故障的抵抗能力。 第三部分：迈向量子加速与未来范式 第7章：量子计算对数据流的潜在颠覆 量子计算作为一种全新的计算范式，其核心操作（量子门）本质上也是一种数据操作和变换。本章探讨了量子电路模型与经典数据流模型之间的映射关系。我们分析了如何将现有的经典数据流任务转化为量子线路，特别是针对优化问题和机器学习加速。讨论的重点在于“量子资源的调度”——如何在有限的量子比特和相干时间内，高效地安排数据依赖的量子操作序列。 第8章：混合计算模型的协同调度策略 在可预见的未来，计算环境将是异构且混合的，融合了CPU、GPU、专用加速器以及新兴的量子设备。本章提出并详细阐述了一种“混合数据流调度器”（Hybrid Dataflow Scheduler）。该调度器利用图分析技术，实时判断任务的最佳执行平台，并管理数据在不同加速器之间的迁移成本。我们引入了一个基于强化学习的动态决策模型，用于在功耗约束和性能目标之间找到最优的调度平衡点。 第9章：自适应流编程与环境感知计算 未来的数据流系统将不再是静态的，它们必须能够感知运行环境（如网络延迟、温度、负载波动）并动态调整其计算图结构。本章介绍了“自适应流编程”的概念。我们探讨了如何通过嵌入式的反馈回路，使数据流图的节点能够根据实时性能指标（如队列长度、延迟方差）自动调整其参数或选择替代的执行路径。这标志着数据流计算从指令驱动向环境感知驱动的重大转变，是实现真正智能基础设施的关键一步。 --- 本书特色： 本书不侧重于形式逻辑或离散事件的特定建模技术，而是提供一个横跨经典并行计算、系统级仿真以及新兴量子加速领域的广阔视角。它旨在为研究人员和高级工程师提供一套完整的工具和理论框架，用以理解、设计和优化下一代高性能、高可靠性的数据处理和计算架构。内容严谨，侧重于工程实践中的挑战与解决方案，避免了对特定已存在技术的深入细节描述，而是聚焦于跨领域概念的整合与创新。

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