[发明专利]一种向量化分布式并行的TMCMC随机抽样算法在审
| 申请号： | 201910049118.6 | 申请日： | 2019-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN109933750A | 公开（公告）日： | 2019-06-25 |
| 发明（设计）人： | 曹诗泽;颜王吉;任伟新 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18 |
| 代理公司： | 合肥和瑞知识产权代理事务所(普通合伙) 34118 | 代理人： | 王挺 |
| 地址： | 230009 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种向量化分布式并行的TMCMC随机抽样算法，包括以下步骤：通过元素运算方式和矩阵运算方式，对目标函数进行向量化，得到向量化的目标函数，即向量化的后验概率密度函数；搭建基于MATLAB Distributed Computing Server工具箱的分布式计算平台；在所述分布式计算平台上运行向量化分布式并行的TMCMC算法，进而求解目标函数。本发明能够在保证计算精度的前提下，大大提高了计算效率，缩短了计算时间。 | ||
| 搜索关键词： | 向量化 目标函数 分布式计算平台 随机抽样算法 并行 后验概率密度函数 工具箱 矩阵运算方式 计算效率 运算方式 求解 算法 保证 | ||
【主权项】：
1.一种向量化分布式并行的TMCMC随机抽样算法，其特征在于，包括如下步骤：S1，对需要通过TMCMC随机抽样算法计算的目标函数进行向量化，得到向量化的目标函数，即向量化的后验概率密度函数；S2，搭建基于MATLAB Distributed Computing Server工具箱的分布式计算平台；S3，在所述分布式计算平台上运行向量化分布式并行的TMCMC算法，进而求解目标函数。
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