基于多链MCMC的并行化

发布时间：2020-10-13 18:25

　　 蒙特卡罗马可夫链(MCMC)算法是概率推理中的重要方法,在统计学、人工智能、图形学、统计物理等有重要应用。MCMC算法对机器的计算速度和存储空间有很高的要求。并行计算机能够提供更快的计算速度和更大的存贮空间。现有的MCMC软件都是基于单处理器的,并行MCMC算法的研究也还刚刚起步,离实际应用还有很大距离。 针对这种状况,本文在总结MCMC算法和并行计算基本技术的基础上,设计并实现了一种基于多链MCMC的并行化方法,即在并行计算机上应用MCMC算法的简单多链MCMC并行模型,具体工作包括: 提出了在并行计算机上应用MCMC算法的简单多链MCMC并行模型。该模型包括输入、数据预处理、并行多链采样、多链收敛性诊断、采样数据处理及输出六大模块。 以JAGS为采样引擎,通过C语言编程和MPI并行程序设计,实现了该模型。 开展了实验研究。对几个典型问题,分别应用BUGS、JAGS软件及本多链并行MCMC模型,对结果作了对比、分析。实验充分说明,简单多链MCMC并行模型在不减少精度的情况下,能极大地提高计算速度。
【学位单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2008
【中图分类】：F224;TP338.6
【文章目录】：
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 工作背景
    1.2 本文工作
第二章 工作基础
    2.1 MCMC
    2.2 JAGS
    2.3 并行技术
第三章 简单多链MCMC并行模型
    3.1 理论基础
    3.2 模型构架
    3.3 设计与实现
第四章 实验结果与分析
    4.1 实验实例
    4.2 结果分析
第五章 总结与展望
参考文献
致谢

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本文编号：2839536