การลดลําดับการทํางานเพื่อเพิ่มความเร็วการประมวลผล

แนะนํา

ปัญหาการควบคุมทางสถิติเป็นพื้นฐานในวิศวกรรมและวิทยาศาสตร์ ที่เป้าหมายคือ การกําหนดสิ่งที่สามารถควบคุมได้ดีที่สุด

อะไรคือแบบจําลองลดขนาด

การลดลําดับการจําลองนี้ เกี่ยวข้องกับการสร้างโมเดลแบบพื้นฐานที่เรียบง่าย ซึ่งรักษาความไวของแรงขับเคลื่อนไว้ โมเดลเหล่านี้ถูกสร้างโดยระบุและแยกเอาโหมดที่มีอิทธิพลมากที่สุดของระบบออก -- โดยเพิ่มขนาดผ่านเทคนิคการลดข้อมูลหรือค่าฟิสิกส์ของระบบ การประมวลผลในระบบผลลัพธ์นั้นมีขนาดเล็กมาก โดยมักจะใช้คําสั่งในมิติที่มีขนาดมาก อนุญาตให้แก้ปัญหาได้รวดเร็วขึ้น รอมจะมีความสําคัญโดยเฉพาะในบริบทที่ทําการจําลองซ้ําซ้ําได้ เช่น การเพิ่มค่าพารามิเตอร์ การเรียนจริง หรือการควบคุมเวลาจริง

แนวคิดหลักเบื้องหลังระบบรอม คือ ระบบที่ซับซ้อนหลายระบบ ประกอบด้วยพฤติกรรมแบบแรงกดต่ํา: พื้นที่คําตอบนั้นอยู่ใกล้กับระดับพลังงานในมิติต่ํา

ผล ประโยชน์ จาก การ ใช้ ความ พยายาม ควบคุม ตัว เอง

• [FLT: 0] speped: นางแบบที่ลดลงต้องการพลังงานการคํานวณน้อยลง เปิดใช้งานการแก้ปัญหาได้เร็วขึ้น -- เพิ่มจากชั่วโมงหนึ่งไปชั่วโมงหนึ่ง
• [FLT: 0] เหมาะสม: พวกเขาง่ายต่อการจําลองอย่างรวดเร็ว ซึ่งจําเป็นยิ่งในการนําไปใช้ในโปรแกรมควบคุมเวลาจริง เช่น พาหนะอัตโนมัติ, หุ่นยนต์, และการควบคุมกระบวนการ
• [FLT: 0] การนับผล : ทรัพยากรการคํานวณต่ําหมายถึงค่าใช้จ่ายดําเนินการที่ต่ํากว่า โดยเฉพาะในเมฆ หรือสภาพแวดล้อมการคํานวณที่ฝังตัว
• [FLT: 0]. ความเป็นไปได้: ROM อนุญาตให้จัดการระบบที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนขึ้น ซึ่งมิฉะนั้นจะมีความยืดหยุ่นได้โดยมีโมเดลเต็มลําดับ
• [FLT: 0] การจัดอันดับเวลาจริง : ด้วย ROM, อัลกอริทึมควบคุมที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดเช่น โมเดลควบคุม (MPC) กลายเป็นระบบขับเคลื่อนแบบเร็ว (MPC).

วิธีการพัฒนารุ่นลดความเร็ว

มีเทคนิคหลายอย่างในการสร้างรอมส์ แต่ละระบบเหมาะสมกับระบบที่แตกต่างกัน ตัวเลือกขึ้นอยู่กับพื้นฐานฟิสิกส์ ข้อมูลที่มี และการแลกเปลี่ยนที่แม่นยําที่ต้องการ

การถอดรหัสแบบ Outhogoonal (POD) อย่างเหมาะสม

POD หรือที่รู้จักกันในชื่อ Karunen - Louéph ขยายตัวด้วย การแยกโหมดหลักจากชุดข้อมูลที่ถ่ายจากชุดข้อมูลที่ถูกถ่ายมา โดยเรียกใช้โมเดลเต็มตามลําดับภายใต้เงื่อนไขต่างๆ โหมดเหล่านี้สร้างเป็นพื้นฐานที่จับพลังงานของระบบได้ดีที่สุด สมการดั้งเดิมจะถูกฉายลงบนระบบนี้ ส่งผลให้ระบบที่มีมิติต่ําได้ใช้งานอย่างแพร่หลาย POD ในระบบแมสซิฟและโครงสร้าง (FLT: 0) ระบบ POL: 0 ในปัจจุบันนี้ยังเป็นระบบ PO(FL) ในปัจจุบัน โดยมีระบบคอมพิวเตอร์แบบ POL: 1 ไมโครซอฟต์ ไมโครซอฟต์ อิเล็กตรอนของจอร์ค (FLOL: 1) เป็นระบบคอมพิวเตอร์ของ POD เป็นต้น

การลดความสมดุล (BT)

BT มุ่งเน้นไปที่การรักษาพฤติกรรมการรับ-ออกของระบบด้วยการวิเคราะห์ความจุและความจุของระบบ โดยวิเคราะห์ค่าความจุและค่าความจุในการใช้งานของแกรมม่า มันกําจัดสถานะที่ควบคุมได้และไม่สามารถตรวจจับได้อย่างต่ํา การจํากัดความสมดุลนั้นมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะสําหรับระบบเชิงเส้น และการรักษาความปลอดภัยอย่างมีประสิทธิภาพ แต่ค่าสมดุลของระบบที่ต่ําสําหรับระบบขนาดใหญ่ที่ต้องใช้แก้ระบบ Lypapuvv (FLT: 0) Reference: Antoums, appulation of an-s-scalculations [FLELLELLL1].

การคิดโครงการ แกลเลอร์กิน

วิธีการนี้ จะฉายระบบสมการดั้งเดิม (เช่น PEE) ลงในพื้นฐานที่ลดทอนลง ซึ่งมักมาจากเทคนิค POD หรือระบบพื้นฐานอื่น ๆ รูปแบบที่อ่อนแอของ PDA จะถูกบังคับให้ทํางานเฉพาะในสับสเปซที่สแปนโดยพื้นฐานเท่านั้น กาเลอร์คินจะเป็นที่นิยมในการวางพาราเมทริก และระบบไม่อยู่ในแนวเส้นตรง แม้ว่าความเสถียรอาจเป็นอุปสรรคในการแก้ปัญหาการวางผัง

การ เข้า ไป ถึง การ เรียน รู้ ของ เครื่อง

ความก้าวหน้าล่าสุดนี้ ใช้เครือข่ายประสาท, อัลกอริทึมอัตโนมัติ, และอัลกอริทึมแบบไดรฟ์ข้อมูลอื่น ๆ เพื่อค้นหาการสาธิตแบบขอบล่างโดยตรงจากข้อมูล ออโต้โค้ดเรียนรู้การเข้ารหัสของรัฐแบบกะทัดรัด ขณะที่โหมดไม่ตายตัว (DMD) และวิธีการการแบ่งตัวของเครื่อง (เช่น การประมาณแบบโคปแมน Offman Operication) วิธีเหล่านี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อฟิสิกส์พื้นฐานพื้นฐานนี้ ไม่เป็นที่รู้จักเต็มตัว (FTT: 0) Explamp: Brunalalple, amplople, เรียนรู้สําหรับสารานุภาพ [FTLLL1].

วิธี อื่น ๆ ที่ โดด เด่น

• [FLT: 0] Hyper-reduction: translies installs rofiles with lefts example ของเมชเดิมเพื่อลดค่าใช้จ่ายในการชุมนุมสําหรับเทอมไม่ต่อเนื่อง (เช่น DEIM, ECSW).
• [FLT: 0]. โครงสร้างพื้นฐาน (RB) วิธี: การละเมิดข้อมูลแบบแข็งตัว และการย่อยสลายตัวแบบออฟไลน์สําหรับพาราเมทริก
• [FLT: 0] Linar Quraditic Gaussian (LQG) ความร่วมมือความสมดุล: ขยาย BT ไประบบสโทคีช (Stochastic System)

การ ใช้ รอม ใน การ ควบคุม โรค

ในการควบคุมที่เหมาะสมที่สุด การคํานวณแบบขวดมักจะเป็นการแก้ปัญหาซ้ํา ๆ ของระบบที่ขับเคลื่อนซ้ํา ในการประเมินการทํางานของต้นทุนและข้อจํากัด รอมแทนที่รุ่นเต็ม ด้วยรูปแบบที่ลดค่าลงภายในวงจรการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพมาก ตัวอย่างเช่น ในระบบควบคุมการสุ่มตัวอย่าง (MPC) ปัญหาการเปิดและลาดเอียงของเครื่องควบคุมต้องแก้ไขในแต่ละขั้นตอน การใช้รุ่นแบบแบบแบบแบบแบบเชิงเส้นทําให้ระบบเร็วเช่น ควอดโรเตอร์ หรือ ปฏิรูปเคมี

อย่างไรก็ตาม เราต้องแน่ใจว่ารุ่นที่ลดต่ํานั้น ยังคงแม่นยําตลอดขอบฟ้าการพยากรณ์ทั้งหมด และภายใต้การป้อนข้อมูลต่าง ๆ แผนในเครือข่ายที่ปรับเปลี่ยนสถานะซึ่งออนไลน์เป็นพื้นที่วิจัยที่ใช้งานอยู่ ดู:การปรับปรุงระบบติดตามเวลา (FLT: 1)

ปัญหา ใน การ ทํา แบบ จําลอง แบบ ลด ลง

• [FLT: 0] การยึดเหนี่ยวผ่านเงื่อนไขปฏิบัติการ: รอมที่ทํางานใกล้ ๆ ตัวแปรชุดหนึ่งอาจจะล้มเหลว เมื่อตัวแปรหรือรัฐลอยตัว ขอบเขตข้อผิดพลาดทั่วไปนั้นยากที่จะหา
• [FLT: 0] การอนุรักษ์ความจุ: Projection-projection-projection-projections สามารถลดความเสถียรของระบบดั้งเดิมได้ โดยเฉพาะสําหรับกระแสการรับ-การปล่อยน้ํา การใช้วิธีการเช่น sympctectic tegration หรือ Perperv-Gerkin จําเป็นต้องเลือกอย่างระมัดระวัง
• [FLT: 0] Data continue: Datorn-ROM เรียกข้อมูลเพียงพอ และการขยายผลออกไปนอกระบบการฝึก สามารถนําไปสู่การคาดการณ์ที่เชื่อถือไม่ได้
• [FLT: 0] Nolineity: การเจริญพันธุ์ของระบบไม่เชิงเส้นนั้นท้าทายกว่า เพราะแบบจําลองที่ลดต่ํายังคงต้องใช้การประเมิน
• [FLT: 0] การจัดเวลาจริง : แม้รอมจะเร็วเกินไปสําหรับการควบคุมระดับมิลลิวินาที โดยไม่ต้องมีฮาร์ดแวร์พิเศษหรือการปรับตัวเพิ่มเติม

ทิศทางในอนาคต

นัก วิจัย กําลัง สํารวจ ดิน แดน ต่าง ๆ อย่าง กระตือรือร้น เพื่อ เอา ชนะ ข้อ ท้าทาย เหล่า นี้:

• [FLT: 0] Adappive รอม: วิธีที่ปรับปรุงระบบปรับลดระดับการบินบน-บิน เมื่อระบบพัฒนา การรวมการเรียนรู้ของเครื่องด้วยตัวบ่งชี้ข้อผิดพลาด
• [FLT: 0] Hybrad way: Combining ฟิสิกส์-RM (เช่น POD) โดยมีการแก้ไขข้อมูล (เช่น ระบบปิดเครือข่ายประสาท) เพื่อปรับปรุงความถูกต้อง
• [FLT: 0] UUQ คลุมเครือ (FLT:1) การรวมกําลังเข้ากับ Bayesian ในการควบคุมการกลับหัวและควบคุมโรคกระดูกพรุนที่ต้องใช้ข้างหน้าหลายคน
• [FLT: 0] สืบค้นเมื่อ 20 พฤษภาคม พ.ศ.
• [FLT: 0] ความเร่งของฮาร์ดแวร์: การถอดระบบ รอม บน GPUs หรือ FPGAs สําหรับการควบคุมที่เหมาะที่สุดในการวิเคราะห์ขอบ

ขณะที่พลังงานการคํานวณยังคงเติบโต รอมจะมีบทบาทที่สําคัญมากขึ้น ในการช่วยให้สามารถควบคุมได้อย่างรวดเร็วและน่าเชื่อถือที่สุด สําหรับระบบที่ซับซ้อน

รูปแบบการวน

การลดลําดับการทํางานเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมาก ที่ทําให้การคํานวณแบบคํานวณได้ซับซ้อน โดยกลั่นสร้างแรงผลักดันที่สําคัญ ให้เป็นโมเดลแบบมิติต่ํา วิศวกรและนักวิทยาศาสตร์สามารถประสบความสําเร็จได้จริง โดยไม่ได้เสียสละความแม่นยํา ในขณะที่ยังท้าทายอยู่ -- โดยเฉพาะอย่างยิ่งในความแม่นยํา ความไม่พึ่งพาข้อมูล -- การพัฒนาการปรับตัวและลูกผสมเพื่อขยายความจุในการใช้งาน และกระบวนการจําลอง การเข้าใจในกระบวนการของกลุ่มเทคโนโลยีนี้ ไม่ใช่แค่การปฏิบัติทางวิชาการ