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摘要:
基于Markov Chain Monte Carlo(MCMC)思想的Gibbs仿真算法[3]的引入使得大型因果图模型的推理速度得到极大提高,而利用节点间相互独立的特性,可以对其进行并行的采样,从而进一步加快推理速度.该文通过分析Gibbs算法,提出了将整个推理运算过程映射到多处理机系统中的判定准则,防止了机械地对处理机进行分配而造成的计算资源的浪费,算法能够根据实际处理机的数目以及不同的计算能力而灵活地分配计算资源,更加有利于发挥并行机的计算能力.通过仿真实验,验证了计算模型的有效性.
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文献信息
篇名 因果图中高效并行GIBBS仿真算法的研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 因果图 仿真 并行计算 多处理机
年,卷(期) 2004,(11) 所属期刊栏目 仿真方法与算法
研究方向 页码范围 77-79
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 2213字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2004.11.025
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张勤 重庆大学自动化学院 120 1115 17.0 26.0
2 沈文武 重庆大学计算机科学与工程学院 7 56 5.0 7.0
3 汪成亮 重庆大学自动化学院 64 655 13.0 21.0
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研究主题发展历程
节点文献
因果图
仿真
并行计算
多处理机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
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43
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127174
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