文件名称：matlab统计代码运行多少次-DeepTreeMRA:针对为高性能计算系统设计的海量空间数据集的多分辨率近似的并行实现
文件大小：2.62MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-17 00:26:14
系统开源
matlab统计代码运行多少次Deep Tree MRA-高性能计算环境的多分辨率逼近的并行实现 软件作者： 科罗拉多矿业学院的Lewis Blake（）。 Dorit Hammerling，科罗拉多矿业学院（）。 提供了相关的技术报告 该代码基于《美国统计协会杂志》（DOI：10.1080 / 01621459.2015.1123632）中描述的MRA模型。 也可在上找到。 在整个代码库中都有对该手稿的引用。 使用Matlab 2020b设计和实施。 可能不支持以前的版本。 所需的工具箱： 统计和机器学习工具箱 优化工具箱 并行计算工具箱 入门 该Matlab代码库允许用户将多分辨率逼近模型应用于2D空间数据集。 在user_input.m脚本中，可以修改许多用户输入（请参见下文）。 如果需要，用户应在user_input.m修改模型参数。 main.m脚本运行模型。 在Matlab编辑器选项卡中，从main.m选择“运行”按钮将执行代码。 该存储库包含运行代码所需的所有文件。 在存储库中，还有其他三个文件夹： Data ， Plots和Results 。 Data文件夹包含示例数据
【文件预览】：
DeepTreeMRA-master
----Results()
--------results.txt(25B)
--------Prediction_Results_satellite.mat(617KB)
----evaluate_covariance.m(1KB)
----find_branch_children.m(2KB)
----README.md(13KB)
----compute_structure_statistics.m(3KB)
----Data()
--------simulatedData.mat(1.25MB)
--------satelliteData.mat(779KB)
----create_partition.m(2KB)
----find_index.m(307B)
----run_timing_study.m(1KB)
----create_knots.m(852B)
----LICENSE(34KB)
----MRA.m(15KB)
----load_data.m(2KB)
----find_num_levels_suggested.m(1KB)
----build_structure_in_parallel.m(11KB)
----main.m(5KB)
----find_child.m(660B)
----find_level_tile.m(570B)
----create_prior.m(5KB)
----create_indexMatrix.m(4KB)
----Plots()
--------plots.txt(25B)
----find_parent.m(1KB)
----spatial_prediction.m(1KB)
----user_input.m(3KB)
----find_ancestry.m(1KB)
----create_plots.m(2KB)
----find_children.m(848B)
----posterior_inference.m(2KB)
----validate_user_input.m(4KB)