蒙特卡羅馬可夫鏈(MCMC)算法是概率推理中的重要方法,在統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、圖形學(xué)、統(tǒng)計(jì)物理等有重要應(yīng)用。MCMC算法對(duì)機(jī)器的計(jì)算速度和存儲(chǔ)空間有很高的要求。并行計(jì)算機(jī)能夠提供更快的計(jì)算速度和更大的存貯空間�，F(xiàn)有的MCMC軟件都是基于單處理器的,并行MCMC算法的研究也還剛剛起步,離實(shí)際應(yīng)用還有很大距離。 針對(duì)這種狀況,本文在總結(jié)MCMC算法和并行計(jì)算基本技術(shù)的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于多鏈MCMC的并行化方法,即在并行計(jì)算機(jī)上應(yīng)用MCMC算法的簡(jiǎn)單多鏈MCMC并行模型,具體工作包括: 提出了在并行計(jì)算機(jī)上應(yīng)用MCMC算法的簡(jiǎn)單多鏈MCMC并行模型。該模型包括輸入、數(shù)據(jù)預(yù)處理、并行多鏈采樣、多鏈?zhǔn)諗啃栽\斷、采樣數(shù)據(jù)處理及輸出六大模塊。 以JAGS為采樣引擎,通過(guò)C語(yǔ)言編程和MPI并行程序設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)了該模型。 開(kāi)展了實(shí)驗(yàn)研究。對(duì)幾個(gè)典型問(wèn)題,分別應(yīng)用BUGS、JAGS軟件及本多鏈并行MCMC模型,對(duì)結(jié)果作了對(duì)比、分析。實(shí)驗(yàn)充分說(shuō)明,簡(jiǎn)單多鏈MCMC并行模型在不減少精度的情況下,能極大地提高計(jì)算速度。
【學(xué)位單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2008
【中圖分類(lèi)】：F224;TP338.6
【文章目錄】：
中文摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 工作背景
    1.2 本文工作
第二章 工作基礎(chǔ)
    2.1 MCMC
    2.2 JAGS
    2.3 并行技術(shù)
第三章 簡(jiǎn)單多鏈MCMC并行模型
    3.1 理論基礎(chǔ)
    3.2 模型構(gòu)架
    3.3 設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
第四章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.1 實(shí)驗(yàn)實(shí)例
    4.2 結(jié)果分析
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝

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本文編號(hào)：2839536