【計】 distributed concurrency control
分布式并行控制（Distributed Parallel Control）是一種結合分布式計算與并行處理原理的系統控制方法。該概念在自動化工程和計算機科學領域具有核心地位，其核心特征體現在以下三個方面：
分布式架構
系統由多個獨立節點組成，通過通信網絡實現協同操作。各節點具備局部決策能力，如工業機器人集群中，單個機器人通過傳感器網絡獲取局部環境數據并執行獨立計算。這種架構相比集中式控制系統具有更強的容錯性和擴展性。
并行執行機制
通過任務分割與負載均衡算法，将複雜控制任務分解為可并行處理的子任務。例如在智能電網中，多個變電站可同步執行電壓調節與故障檢測，計算效率較串行處理提升約62%（《IEEE自動控制彙刊》2023年實證研究）。
動态協調策略
系統采用共識算法（如Paxos、Raft協議）實現節點間的狀态同步。在無人機編隊控制中，該機制能确保成員單元在通信延遲條件下仍保持飛行姿态一緻性，相關數學模型可表達為： $$ dot{x}i(t) = sum{jin Ni}a{ij}(x_j(t-tau)-x_i(t-tau)) $$ 其中$xi$代表節點狀态，$a{ij}$為連接權重，$tau$為網絡時延。
該方法已成功應用于雲計算資源調度（AWS Lambda架構）、智能制造生産線（西門子數字孿生系統）和交通信號優化（北京城市大腦項目）等領域。美國國家标準化技術研究院（NIST）SP 1500系列标準文件中對其實施規範有詳細說明。
分布式并行控制是一種結合分布式系統與并行計算的技術，旨在通過多台物理分離的計算機協同工作，高效完成複雜任務。其核心在于任務分割、資源協調和節點間通信，具體解釋如下：
分布式并行控制指在物理分散的多個計算節點上，通過并行處理機制對任務進行分解、調度和協調，最終實現整體目标。它融合了分布式系統（多節點協作）和并行計算（同時處理子任務）的特點。
任務分割與分配
将任務拆解為可獨立執行的子任務，例如将大數據集分片處理（如中提到的質數計算案例），通過算法（如MapReduce）分配到不同節點。
通信與同步
節點間通過消息傳遞（如HTTP/RPC）交換數據或狀态，使用鎖機制、一緻性協議（如Paxos）确保操作同步，避免數據沖突。
容錯與恢複
通過冗餘設計（如副本機制）、心跳檢測和故障轉移策略，保證部分節點失效時系統仍可運行（參考的高可用性特點）。
提示：如需了解具體實現框架（如Spark、Kubernetes），可進一步查閱分布式系統相關文獻。
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