NBP耳朵后边疼的数字代表什么啊？例如NBP【2】524，2带表什么啊？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2012-02-20 05:09 标签： 耳朵后边疼
NBP - CAS号查询
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分子结构式
磷化铌Niobium phosphide (NBP);NiobiummonophosphidePeroxydicarbonic acid,Bu Di-n-but DibutTrigonox NBP-C 50NBP 584;(+)-NBP 584;NBP 584;Urea, N'-[3-acetyl-4-[3-[(1,1-dimethylethyl)amino]-2-hydroxypropoxy]phenyl]-N,N-diethyl-, monohydrochloride, (R)-;(R)-(+)-Celiprolol HydrochlorideNBP 583;NBP 583;Urea, N-[3-acetyl-4-[3-[(1,1-dimethylethyl)amino]-2-hydroxypropoxy]phenyl]-N,N-diethyl-, monohydrochloride, (S)-;(S)-(-)-Celiprolol Hydrochloride2,9-Bis(naphthalen-2-yl)-4,7-diphenyl-1,10-2,9-Bis(naphthalen-2-yl)-4,7-diphenyl-1,10-NBP2,9-bis(naphthalen-2-yl)-4,7-diphenyl-1,10-phenanthro
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验证码输入错误，请重新输入因为链路(l,m),(m,n)将永远不会混合在同；(3.6)；其中编码数据分组的优先级比纯数据分组的要高；那么，NBP选择一个调度π(t)来解决以下优化问；最大化：；其中：(3.7)Rln(I(t))代表矢量(Rl；三、研究的结果和结论；（1）NBP的稳定性；在NBP中，数据分组仍被从长队列移动到短队列中；特别地，我们考虑一个节点的所有转发队列是一个虚拟；成
因为链路(l, m), (m, n)将永远不会混合在同一个调度，这样我们就可以利用以下符号来定义在节点m周围的链路重量：
其中编码数据分组的优先级比纯数据分组的要高。
那么，NBP选择一个调度π(t)来解决以下优化问题：
其中：(3.7) Rln(I(t))代表矢量( Rlm(I(t)), Rmn(I(t)) )。
三、研究的结果和结论
（1）NBP的稳定性
在NBP中，数据分组仍被从长队列移动到短队列中。 可以很直观的认为NBP下队列不会无限制地增长。
特别地，我们考虑一个节点的所有转发队列是一个虚拟队列（表示为Qv），其集中了该节点所有的转发队列的积压。显然，如果极限
成立，那么式（1.3）就成立。
当通过传统的背压算法研究，一个中间节点n产生一个调度，定义n周围的潜在动态：
其中πout(t)和πin(t)分别代表离开或到达节点n的数据分组。π(n,n+1)(t)表示从n传到n+1的数据分组数量。R(n-1,n)(t)表示链路(n-1,n)的最大传输能力。Qv的队列动态的定义如下：
注意，在上式中，对于每个时隙，πout(t)和πin(t)至少有一个为0。
因此，通过NBP产生的时间表可以定义类似地为：
’我们知道，????????(t)和????????(??)是不同的，并且有以下关系：
这是由NBP的主要思想决定的，即编码只发生在当编码增益等于或大于最大链路重量的时候。出于相同的原因，当编码发生在上层数据流节点时，潜在的到达节点n的输入必须小于或等于传统的背压情况。即：
因此，以下等式必须成立，
这意味着由NBP维持的队列长度比 传统背压的队列长度要短。
综上所述，NBP算法是满足稳定性要求的。
（2）NBP的开销
要启用流间网络编码，节点需要为已经被传递的数据包开辟缓存区。因此，对在一个周期内传输的数据包开辟新的缓存区对NBP来说是一个额外的开销。
如上所述，参数BUF_TJME确定的缓冲时间的长度。 因此，该缓存区的大小是与BUF_TJME成正比关系。通过限制BUF_TJME的大小，可以限制缓冲区的大小，这样的缓冲区是不需要支持复杂的队列结构，所以它是可以接受的。
四、分析和评价
该部分通过仿真将NBP和传统背压算法的性能进行了比较。
在一个实际可缩放的环境中布置传统背压算法和NBP算法，其中用到一种常见的可分配的平台（GMS）。在该平台中，当计算一个调度时，最大重量Wmn(t)Rmn(I(t))的链路(m,n)将被添加到该表中，移除所有干扰(m,n)的链路，并重复这种贪婪选择进程直到没有链路剩下为止。此类不完美的调度只需要O(LlogL)计算复杂度（L指链路数目）。对于许多网络拓扑和干扰模型来说，GMS所得的不完美调度重量至少能够达到完美调度的1/2。比如，由GMS支持的容量区域将至少达到????/2。此外，在大多数网络设置中，GMS的性能一般比其下界要好很多。
A.单路径调度的仿真结果
考虑一种线性拓扑，即在源到目的之间只有一条路径，如图2（a）所示。为考察每个算法在不同节点密度的情况下的性能，我们给出3个节点数量值：10，50和100，有三个数据流流通整个网络，每个数据流总共有100个数据分组需发送。两个数据流从左至右以????1为3，????2为2的到达速率到达，一个从右至左以????3为4的到达速率到达。网络中每个链接的速率为10个数据分组每时隙。
我们对比传统的BP算法与不同版本的NBP算法的性能。不同NBP算法即为将BUF_TIME设为5，15，30，infinity（分别表示为NBP-5，NBP-15，NBP-30，NBP-infinity），infinity表示节点会将他们传输的每一个数据包缓存起来，直到数据包到达其目的地。
如图3（a）和3（b）所示，NBP的数据分组平均时延和NBP用于传输数据包的总时隙数小于传统的BP算法。该结果能得出NBP在时延性能上明显优于传统的NBP算法。
此外，我们可以看出，数据包被缓存的时间大于15个时隙再也不会引起时延。其原因是，在线性拓扑中，网络中的编码机会数量在BUF_TIME达到15前便已经达到了最大值。该现象表明，可通过将BUF_TIME的值限制在15内，与维持一个较小的存储开销同理，我们即可充分得到NBP的好性能了。
NBP节点转发的队列和传统BP算法的对比如图3（c）所示。为便于清晰观察，我们在每个时隙将节点Qv的平均长度进行对比。可看出，NBP可轻微减小转发队列的长度。
B.多路径调度的仿真结果
我们将网络看作多路径场景，如图2（b）所示，有16个节点和24条链路，左边顶部的节点和右边底部的节点分别是源节点和目的节点。有6个流通过网络。三个流是从左边顶部的节点以????1、????2、????3的到达速率流向右边底部的节点；另外三个则是以????4、????5、????6的到达速率从右边底部的节点流向左边顶部的节点。其他设置与在线性情况下是一样。
如图4（a）和4（b）所示，不同版本NBP的数据分组平均时延和NBP用于传输数据包的总时隙数小于传统的BP算法。该结果能得出在网状拓扑中通过
NBP算法同样可以获得好的时延性能。
类似的，网状拓扑网络中的编码机会数量在BUF_TIME达到15前便也达到了最大值。因此线性拓扑中折衷同样也可以在网状拓扑中成立。
图2（a）是线性拓扑，（b）是网状拓扑
通过理论分析和实验仿真，证明了NBP算法可以稳定网络。并且就时延性能和转发队列长度而言，其性能超过BP算法。但是，我认为，对于本文提出的NBP算法还是有待进一步完善的， 因为本论文中所涉及到的数据到达率被认为是固定的并且在稳定的区范围内，并未考虑到实际中突发数据的到达情况。因此若将突发业务考虑在内，NBP算法的性能还需进一步研究。
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