总和多分布

Question

背景

我估计一下用空间直观数据的地理区域内潜在的能源供应。为此，我构建了一个贝叶斯网络（HydeNet软件包）并将其附加到R中的栅格堆栈中。贝叶斯网络模型从栅格堆栈中读取每个单元位置的输入数据（例如资源供应，转换效率）并计算相应的能源供应（MCMC模拟）。因此，我获得了一个新的拉斯特层，其具有每个栅格单元的预期能源供应的特定概率分布。

但是，我对研究区域内的总能源供应同样感兴趣。这意味着我需要汇总（总计）所有栅格单元的潜在供应量，以获得该区域内的整体供应潜力。

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研究

数学运算我想要做的就是所谓的卷积。 R提供了称为convolve的相应功能，该功能利用了快速傅立叶变换的。

到目前为止我发现的例子（例如1,2）仅限于一次添加两个分布。但是，我想总结多个分布（数千，数百万）。

问题

我如何总结式（卷积）多probabilty分布？

我有多达18,000,000个概率分布。因此计算效率肯定会是一个大问题。 此外，我主要对R中的解决方案感兴趣，但其他解决方案（特别是Python）也受到赞赏。

Answer 1

我不知道是否一次卷积多个分布会导致速度增加。不会像a123 = convolve(a1, a2, a3)幕后简化为a12 = convolve(a1, a2); a123 = convolve(a12, a30)？无论如何，在R中你可以尝试的是使用foreach包并且并行执行所有卷积。如果你真的想要更快的速度，你可以尝试使用OpenCL包来查看你是否可以在GPU上并行执行这些计算，但这是编程方式，而不是编程方式容易进入。如果我是你，我会更专注于这些解决方案，而不是试图加速卷积函数。