文件名称：并行算法的实现-基于卷积神经网络的图像分类算法综述
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更新时间：2024-06-27 13:25:47
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、二、算法的实现 下面我们介绍如何将 eg42.m 改写为可以模拟任意多条路径的代码。首先我们分析 eg42.m。（具体见视频教程中的讲解） 1．1．参数设定的语句块。这些语句只需要运行一次，因此放入程序 首段。 2．2．路径模拟语句块。先生成了 N 条路径，再计算每条路径的股票价格，再得到每 条路径对应的期末期权价值，然后贴现到期初，从而得到这 N 条路径各自对应的期初的期 权价值 Vij。 3．3．平均这 N 条路径，储存到变量 Vall 中，同时求这 N 个 Vij 值的方差，储存到 S2all 变量中 4．4．重复如上过程 M 次 5．5． 后由前面的数学推导，Vall 平均值就是期权价值估计值，加总 S2all 再除以(M2N) 后开根号就得到了期权价值估计值的标准差。 、三、并行算法的实现 并行算法上实现这个过程很简单。注意到 2~3 这两需要循环 M 次的步骤恰好可以作为 一个计算单元，故我们直接将这个计算单元放入 parfor 语句块中即可。其他部分就和前面章 节所述的并行计算方法一致。 程序的具体写法在视频教程中详述。这里需要补充的是 Matlab 并行计算的内部操作过 程。 这里 parfor 语句块*要进行 M 次循环，Matlab 是这样对这 M 个循环块作任务调度分 配的： 1．1．将这 M 个任务组成一个任务池