【摘要】：天文學(xué)研究中經(jīng)常需要通過交叉證認(rèn)將來自多波段多項目天文數(shù)據(jù)聯(lián)系起來統(tǒng)一考慮.當(dāng)前天文數(shù)據(jù)急劇增長,必然導(dǎo)致交叉證認(rèn)的速度過慢.針對這一問題,提出一種在多核環(huán)境下使用Python語言進(jìn)行高效并行計算的方法,與以往的研究結(jié)果相比,速度提高了若干倍.這為下一步的多波段數(shù)據(jù)統(tǒng)計研究和數(shù)據(jù)挖掘打下了良好的基礎(chǔ).
[Abstract]:In astronomical research, cross-validation is often needed to link multi-band and multi-project astronomical data together. The rapid growth of astronomical data is bound to cause the speed of cross-identification to be too slow. In order to solve this problem, an efficient parallel computing method using Python language in multi-core environment is proposed. Compared with the previous research results, the speed is several times faster. This lays a good foundation for the next multi-band data statistics research and data mining.
【作者單位】： 中國科學(xué)院國家天文臺;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號:10778724,10778616,11033001) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(編號:2006AA01A120)資助項目
【分類號】：P114

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 ;[J];;年期

2 ;[J];;年期

3 ;[J];;年期

4 ;[J];;年期

5 ;[J];;年期

6 ;[J];;年期

7 ;[J];;年期

8 ;[J];;年期

9 ;[J];;年期

10 ;[J];;年期

，

本文編號：2265560