Umeå universitets logga

umu.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Bayesian inference methods for parameter estimation: Implementation and benchmarking
Umeå universitet, Teknisk-naturvetenskapliga fakulteten, Institutionen för datavetenskap.
2023 (Engelska)Självständigt arbete på avancerad nivå (masterexamen), 20 poäng / 30 hpStudentuppsats (Examensarbete)
Abstract [en]

In this study, three implementations of the nested sampling algorithm have been implemented, in the programming language Rust, compared and benchmarked. These variations consist of a classic version, closely resembling the first appearance of the algorithm, a version that produces samples from a single ellipsoid, and a version tha tuses multiple ellipsoids to generate its samples. These versions where compared to each other and counterparts from two Python libraries, Nestle and pymultinest. Testing the variations of the algorithms found that the multi ellipsoids sampler is the most versatile alternative and when comparing wall clock time, The Rust implementation of the multi ellipsoid sampler ran up to 79 times faster than its Nestle counterpart and up to 51 times faster than pymultinest. Running the rust implementations in parallel with eight threads proved to be slower in most examples, but in computationally difficult problems, the single ellipsoid sampler received a speedup of up to 3.50 while the multi ellipsoid sampler got a speedup of up to 1.86 when running benchmarks with eight threads rather than one.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2023. , s. 34
Serie
UMNAD ; 1433
Nationell ämneskategori
Sannolikhetsteori och statistik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:umu:diva-213197OAI: oai:DiVA.org:umu-213197DiVA, id: diva2:1790456
Externt samarbete
Sartorius Stedim Data Analytics AB
Presentation
(Engelska)
Handledare
Examinatorer
Tillgänglig från: 2023-08-23 Skapad: 2023-08-22 Senast uppdaterad: 2023-08-23Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(2846 kB)275 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 2846 kBChecksumma SHA-512
c54408ceb76efb740e67c345396a11ebf6beba79bed364910164b1443c2b66bf936bc3265e2c5f44342a1f9192232680bccee2c6beab0741d961d3237a6b66ef
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Av organisationen
Institutionen för datavetenskap
Sannolikhetsteori och statistik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 277 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 313 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf