排列图在PMC模型下的g好邻条件诊断度

诊断度是评估和判定多处理器计算机系统互连网络的自我故障诊断能力的重要指标。g好邻条件诊断度推广了经典的诊断度的概念,它要求每个非故障结点没有发生故障的邻点个数至少有g个。本文以PMC为模型,对排列图A_(n,k)的g好邻条件诊断度的上、下界进行讨论,最终得到了A_(n,k)在PMC模型下的g好邻条件诊断度为[(g+1)k-g](n-k).     

交换超立方体在PMC模型下的g好邻条件诊断度

诊断度是多处理器系统互连网络能够诊断的最大故障结点的个数,它是度量多处理器系统故障诊断能力的一种参数。g好邻条件诊断度是2012年提出的一种新的诊断度,它要求每个非故障顶点至少有g个非故障邻点。研究了交换超立方体EH(s,t)在PMC模型下的g好邻条件诊断度,证明了EH(s,t)(1≤s≤t,0≤g≤s)在PMC模型下的g好邻条件诊断度为2g(s+2-g)-1.     

交换立方网络在PMC模型下的条件诊断度

条件诊断度作为一个新的度量指标能更好地评估互连网络的诊断度。通过对以交换立方EH(s,t)(t≥s≥3)为模型的多处理机系统的容错性分析, 证明了其在PMC诊断模型下的条件诊断度为4s-3, 其大小几乎为其传统诊断度的4倍。此外,还确定了对偶立方体网络DCn的条件诊断度为4n-3。     

加强立方网络的条件诊断度

多处理系统规模的扩大会增加系统某些元件的脆弱性.故障诊断就是系统通过内部测试来识别故障处理机的过程,故障诊断度是衡量互联网络可靠性的重要参数.条件诊断作为新的容错性的度量能更好地评估互联网络真实的诊断能力.求出了加强立方体网络EQ n,k(4≤k≤n)在PMC模型下的条件诊断度.     

交换立方网络的条件诊断度

多处理机的故障诊断就是通过测试识别系统中故障处理机的过程,识别以及更换这些故障处理机对于维持系统的高可靠性是至关重要的.首先讨论了交换立方EH(s,t)容错性的一些精确而有用的界,进而得到EH(s,t)(t≥s≥3)在比较诊断模型下的条件诊断度.     

平衡立方体在PMC模型下的1-好邻条件诊断度

诊断度的确定是实现系统级故障诊断的一个重要前提。g好邻条件诊断度推广了经典的诊断度的概念,它要求每个非故障结点没有发生故障的邻点个数至少有g个。以PMC为模型,对平衡立方体BHn的1-好邻条件诊断度的上、下界进行讨论,最终得到了BHn在PMC模型下的1-好邻条件诊断度为(4n-1).     

分层立方网络的 t／t-诊断度和诊断算法

故障诊断度在衡量一个多处理机系统的可靠性上起着极其重要的作用。悲观诊断策略（也称作t/t-诊断策略）在允许最多一个处理机误诊的情况下,能极大地提高多处理机系统的自我诊断度。本文主要证明了在 PMC诊断模型下,分层立方网络HCNn 是（2n）/（2n）-可诊断的,同时,也给出了时间复杂度比原有的诊断算法较优的t/t-诊断算法。     

PMC模型下星图的g-好邻局部诊断度

故障诊断度对于多处理系统的可靠性至关重要,是多处理器系统互连网络能够诊断出的最大故障点的数量。研究表明,系统的诊断度总小于其最小度,然而这严重地低估了系统的诊断能力。2019年,Yin和Liang提出了g-好邻局部诊断度的定义,它可以表征系统在g-好邻条件下的局部故障诊断能力。文章证明了PMC模型下星图S_n的每个结点的g-好邻局部诊断度为(n-g)(g+1)!-1,其中0≤g≤n-2,n≥4.根据诊断度与局部诊断度之间的关系,可以推出星图的g-好邻诊断度。     

折叠交叉立方体的1-好邻诊断度

诊断度是多处理器系统互连网络能够诊断的最大故障结点的个数,它是度量多处理器系统故障诊断能力的一个重要参数.2012年,Peng等提出了一种新的诊断方法g-好邻诊断度,它要求每个非故障顶点至少有g个非故障邻点.n-维折叠交叉立方体网络FCQ_n是由交叉立方体网络CQ_n增加2^n-1条边后所得.该文利用1-好邻诊断度作为评价可靠性的重要度量,对折叠交叉立方体网络的可靠性进行分析,得到折叠交叉立方体网络的1-好邻诊断度.证明了在PMC模型与MM^*模型下FCQ_n的1-好邻诊断度分别等于2n+1,n≥5和2n+1,n≥6.     

超立方体Q_n在PMC模型下的2-条件诊断度

诊断度是衡量多处理器系统自我诊断能力的重要参数,是多处理器系统互连网络能够诊断出故障点的最大数。2-条件诊断度的概念是条件诊断度概念的一个推广,要求系统中的每个结点至少有2个好邻点。研究了超立方体Q_n在PMC模型下的2-条件诊断度并证明了Q_n在PMC模型下的2-条件诊断度为16n-57.     

BC网络的g-超条件诊断度

多处理器系统的故障诊断是一个重要的研究课题。g-超条件诊断度是于2016年提出的度量系统自我故障诊断能力的一类新的参数,它是在每个非故障结点组成的分支至少包含g+1个顶点的假设下,系统G能够一次性识别的故障结点的个数。g-超条件诊断度能够更精确地度量异构环境下系统互连网络的自我故障诊断能力。文章研究了n-维双射连接(BC)网络在PMC和MM*模型下的g-超条件诊断度,给出了n-维BC网络在两种模型下g-超条件诊断度的下界。在此基础上,确定了超立方体在PMC和MM*模型下g-超条件诊断度,改进了相关结果。最后,我们给出了当1≤g≤3时,BC网络在PMC和MM*模型下的g-超条件诊断度的计算公式。     

立方对称下 d~5离子的 g 因子

本文推导了立方对称下 d~5离子的 g 因子的三阶微扰公式,证明了 Sato 等人的公式是错误的,并应用于计算 Mn~(2+):ZnS 的 g 因子,得到了很好的结果.     

非稳态拓扑下的机会网络分层模型

为了解决在消息敏感的机会网络中社团划分结果不可重用的问题,提出了一种与消息类型相匹配的机会网络分层模型.首先,将机会网络的物理节点集映射为与消息类型匹配的虚拟节点集,并以此为基础建立虚拟机会网络层;然后,在虚拟机会网络层上,建立虚拟节点集的社会关系;最后,对虚拟节点集的社会关系进行社团划分.实验结果表明:在消息数量相同的条件下,当消息序列中相邻位置消息的类型差异度分别为40%和100%时,在虚拟层上进行社团划分的时间与在物理机会网络上直接进行社团划分的时间相比分别减少约58%和89%;基于分层模型的社团划分的运行次数仅依赖于消息类型的数量,而不会随消息数量或消息序列中不同类型消息交错方式的变化而变化.     

有向Kautz图的好邻连通度

有向Kautz图是并行计算系统的一类重要网络。根据实际应用中并行计算系统的故障分布情况,提出了有向图的好邻连通度的概念,该连通度是比传统连通度更精确的网络可靠性指标,并证明了有向Kautz图K(d,n)的好邻连通度为2d-2。     

机械制造企业的网络计划分层模型

由于机械制造网络计划庞大,因素众多,网络计划技术应用存在缺陷,交血以是一个较好的方法,已有的层次分解方法大多割裂了层次之间的复杂关系,提出了的方法较的解决了这个问题,并已成功运用到机械制造的具体实践中,获得了满意的结果。     

Bubble-sort网络的一类条件连通度

[目的]为评价网络容错性,以具有高对称性和递归结构的Bubble-sort网络为研究对象,确定其h-extra r-分支边连通度.[方法] Bubble-sort网络B_n可以分解成n个子图B_n(i),其中B_n(i)是由点集{x₁x₂…x_n:x_n=i}(1≤i≤n)导出的子图,并且B_n(i)同构于B_n-1,利用它的结构特点,用数学归纳法推理证明了主要结果.[结果]确定了bubble-sort网络的h-extra r-分支边连通度cλ■(B_n)=4n-10(n≥4).[结论]研究了bubble-sort网络的一类条件连通度,可用于衡量网络的可靠性.今后将继续深入研究bubble-sort网络的其他条件连通度.     

度条件下的竞赛图

完全图的定向图称为竞赛图.该文主要研究了一类竞赛图的存在性.证明了如下结论:设s和t是任意两个非负整数,对于满足方程s+t=n和as+bt=n(n-1)/2的非负整数a和b,存在一类竞赛图使得每个顶点的入度或者是a或者是b.反之,对于非负整数a和b,若存在满足每个顶点的入度或者是a或者是b的竞赛图,则存在非负整数s和t满足方程s+t=n和as+bt=n(n-1)/2.     

一种模型不完备条件下的诊断方法

基于模型的诊断研究的主要问题是:在已知模型的前提下,对于产生非常行为的系统通过逻辑推理的方法找到那些能解释这种非正常行为的故障部件.但对于模型不完备的系统诊断问题的讨论很少,本文首次提出了借助其他系统进行辅助诊断的思想,在此基础上提出了一种针对模型不完备条件下的诊断方法,使得经典的诊断方法对于模型的依赖程度有所降低,从而解决了模型不完备给诊断问题所带来的困难.最后将这种方法和模型完备时的诊断效果做了比较.     

基于主动网络的分层管理模型设计

主动网络是一种新型的网络体系,它不仅可以传送数据包,而且还可以执行数据包中特定的运算任务.主动网络为用户提供了可编程的接口,用户可通过网络中的节点动态地注入所需的服务.本文讨论了传统网络管理中存在的问题,分析了主动网络管理体系结构与管理机制.重点讨论了一种以节点为核心的主动网络管理模型,并分析和研究了该模型的结构、管理机制、设计要点和各层关系.     

论社会主义市场经济条件下的道德分层

本文从界定道德与崇高道德入手，通过对社会主义市场经济的基本特征及其行为主体的分析，提出社会主义市场经济条件下应摆脱单一的善恶两分法的道德评价尺度，对社会主义市场经济条件下的道德进行分层，并对道德评价上的三层次：高尚-正当-卑劣作了相关论述。