總和多分佈

Question

背景

我估計一下用空間直觀數據的地理區域內潛在的能源供應。爲此，我構建了一個貝葉斯網絡（HydeNet軟件包）並將其附加到R中的柵格堆棧中。貝葉斯網絡模型從柵格堆棧中讀取每個單元位置的輸入數據（例如資源供應，轉換效率）並計算相應的能源供應（MCMC模擬）。因此，我獲得了一個新的拉斯特層，其具有每個柵格單元的預期能源供應的特定概率分佈。

但是，我對研究區域內的總能源供應同樣感興趣。這意味着我需要彙總（總計）所有柵格單元的潛在供應量，以獲得該區域內的整體供應潛力。

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研究

數學運算我想要做的就是所謂的卷積。 R提供了稱爲convolve的相應功能，該功能利用了快速傅立葉變換的。

到目前爲止我發現的例子（例如1,2）僅限於一次添加兩個分佈。但是，我想總結多個分佈（數千，數百萬）。

問題

我如何總結式（卷積）多probabilty分佈？

我有多達18,000,000個概率分佈。因此計算效率肯定會是一個大問題。 此外，我主要對R中的解決方案感興趣，但其他解決方案（特別是Python）也受到讚賞。

Answer 1

我不知道是否一次卷積多個分佈會導致速度增加。不會像a123 = convolve(a1, a2, a3)幕後簡化爲a12 = convolve(a1, a2); a123 = convolve(a12, a30)？無論如何，在R中你可以嘗試的是使用foreach包並且並行執行所有卷積。如果你真的想要更快的速度，你可以嘗試使用OpenCL包來查看你是否可以在GPU上並行執行這些計算，但這是編程方式，而不是編程方式容易進入。如果我是你，我會更專注於這些解決方案，而不是試圖加速卷積函數。