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本报告介绍了一种量化系统理论，该理论支持基于称为“量化”的过程的预测过滤，以减少状态更新传输。量化系统是具有输入和输出量化器的系统。量化仅在量子级交叉处生成状态更新，将发送方模型抽象为 DEVS（离散事件系统规范）表示。这提供了一种替代的、有效的方法来将连续模型嵌入分布式离散事件模拟中。量化系统理论研究了在何种条件下，DEVS 表示系统的耦合能够很好地表示原始组合。这对应于预测过滤的闭环研究，即发送方和接收方都在暴露彼此的抽象。先前对航位推算精度/性能权衡的分析假设开环分析延续到闭环情况。不幸的是，数值分析的经验表明，反馈相互作用的动态可能会导致产生的误差无限制地增长。量化系统理论提供了同态（无误差）量化预测过滤成为可能的条件。它展示了当条件被违反时如何产生错误，并提出了近似同态的适当概念。讨论了量化在消息流量减少中的应用。该理论已通过模拟得到证实
量化系统的 DEVS 理论
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