多个分布的总和
Sum of multiple distributions
背景
我尝试使用空间明确的数据来估计地理区域内的潜在能源供应。为此，我构建了一个贝叶斯网络（HydeNet 包）并将其附加到 R 中的栅格堆栈。贝叶斯网络模型从栅格堆栈中读取每个像元位置的输入数据（例如资源供应、转换效率）并计算相应的能源供应（MCMC 模拟）。结果，我获得了一个新的光栅层，其中每个光栅单元的预期能量供应具有特定的概率分布。
不过，我对研究区域内的总能源供应同样感兴趣。这意味着我需要聚合（求和）所有栅格单元的潜在供应，以获得区域内的整体供应潜力。
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研究
我想做的数学运算叫做卷积。 R 提供了一个名为 convolve 的相应函数，它利用了 Fast Fourrier Transfomration。
目前我找到的示例（例如示例 , 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
如何求和（卷积）多个概率分布？
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）也很受欢迎。
我不知道一次对多个分布进行卷积是否会导致速度提高。幕后 a123 = convolve(a1, a2, a3) 之类的东西不会简化为 a12 = convolve(a1, a2); a123 = convolve(a12, a30) 吗？无论如何，在 R 中，您可以尝试使用 foreach 包并并行执行所有卷积。在四核上（理论上）可以将计算速度提高 4 倍。如果你真的想要更快的速度，你可以尝试使用 OpenCL 包来查看是否可以在 GPU 上并行进行这些计算，但是这是编程方面不容易进入的。如果我是你，我会更多地关注这类解决方案，而不是试图加速执行卷积的函数。
背景
我尝试使用空间明确的数据来估计地理区域内的潜在能源供应。为此，我构建了一个贝叶斯网络（HydeNet 包）并将其附加到 R 中的栅格堆栈。贝叶斯网络模型从栅格堆栈中读取每个像元位置的输入数据（例如资源供应、转换效率）并计算相应的能源供应（MCMC 模拟）。结果，我获得了一个新的光栅层，其中每个光栅单元的预期能量供应具有特定的概率分布。
不过，我对研究区域内的总能源供应同样感兴趣。这意味着我需要聚合（求和）所有栅格单元的潜在供应，以获得区域内的整体供应潜力。
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研究
我想做的数学运算叫做卷积。 R 提供了一个名为 convolve 的相应函数，它利用了 Fast Fourrier Transfomration。
目前我找到的示例（例如示例
问题
如何求和（卷积）多个概率分布？
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）也很受欢迎。
我不知道一次对多个分布进行卷积是否会导致速度提高。幕后 a123 = convolve(a1, a2, a3) 之类的东西不会简化为 a12 = convolve(a1, a2); a123 = convolve(a12, a30) 吗？无论如何，在 R 中，您可以尝试使用 foreach 包并并行执行所有卷积。在四核上（理论上）可以将计算速度提高 4 倍。如果你真的想要更快的速度，你可以尝试使用 OpenCL 包来查看是否可以在 GPU 上并行进行这些计算，但是这是编程方面不容易进入的。如果我是你，我会更多地关注这类解决方案，而不是试图加速执行卷积的函数。