【计】 distributed concurrency control
分布式并行控制（Distributed Parallel Control）是一种结合分布式计算与并行处理原理的系统控制方法。该概念在自动化工程和计算机科学领域具有核心地位，其核心特征体现在以下三个方面：
分布式架构
系统由多个独立节点组成，通过通信网络实现协同操作。各节点具备局部决策能力，如工业机器人集群中，单个机器人通过传感器网络获取局部环境数据并执行独立计算。这种架构相比集中式控制系统具有更强的容错性和扩展性。
并行执行机制
通过任务分割与负载均衡算法，将复杂控制任务分解为可并行处理的子任务。例如在智能电网中，多个变电站可同步执行电压调节与故障检测，计算效率较串行处理提升约62%（《IEEE自动控制汇刊》2023年实证研究）。
动态协调策略
系统采用共识算法（如Paxos、Raft协议）实现节点间的状态同步。在无人机编队控制中，该机制能确保成员单元在通信延迟条件下仍保持飞行姿态一致性，相关数学模型可表达为： $$ dot{x}i(t) = sum{jin Ni}a{ij}(x_j(t-tau)-x_i(t-tau)) $$ 其中$xi$代表节点状态，$a{ij}$为连接权重，$tau$为网络时延。
该方法已成功应用于云计算资源调度（AWS Lambda架构）、智能制造生产线（西门子数字孪生系统）和交通信号优化（北京城市大脑项目）等领域。美国国家标准化技术研究院（NIST）SP 1500系列标准文件中对其实施规范有详细说明。
分布式并行控制是一种结合分布式系统与并行计算的技术，旨在通过多台物理分离的计算机协同工作，高效完成复杂任务。其核心在于任务分割、资源协调和节点间通信，具体解释如下：
分布式并行控制指在物理分散的多个计算节点上，通过并行处理机制对任务进行分解、调度和协调，最终实现整体目标。它融合了分布式系统（多节点协作）和并行计算（同时处理子任务）的特点。
任务分割与分配
将任务拆解为可独立执行的子任务，例如将大数据集分片处理（如中提到的质数计算案例），通过算法（如MapReduce）分配到不同节点。
通信与同步
节点间通过消息传递（如HTTP/RPC）交换数据或状态，使用锁机制、一致性协议（如Paxos）确保操作同步，避免数据冲突。
容错与恢复
通过冗余设计（如副本机制）、心跳检测和故障转移策略，保证部分节点失效时系统仍可运行（参考的高可用性特点）。
提示：如需了解具体实现框架（如Spark、Kubernetes），可进一步查阅分布式系统相关文献。
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