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c++ - 从模拟数据构建非常大的马尔可夫链的最佳/最快方法是什么?

coder 2023-11-13 原文

我编写了一个 C++ 程序来模拟我正在研究的某个过程。它在模拟的每个时间步输出离散的“状态”。例如:

a
b
c
b
c
b

将是模拟运行的输出,其中 a 作为初始条件(由我设置或随机生成),b 和 c 将是系统在两者之间保持振荡的状态。

我想将其中许多运行组合成一个马尔可夫链,以便它变成具有以下顶点和边的图。 (最好在运行时,因为首先保存输出会占用大量磁盘空间。)括号之间的数字表示遇到某个顶点或边的次数,因此也应该存储它。

Vertices: a(1), b(3) and c(2).

Edges: a->b(1), b->c(2), c->b(2).

真实状态包含 112 位信息,我正在生成数十亿个此类转换。问题是我还没有找到一个图形库或程序来高效快速地生成马尔可夫链。我一直在玩弄:

  • 使用 Google 稀疏哈希构建我自己的 C++ 图形类。
  • Neo4J(我刚刚开始使用这个)
  • 柠檬图书馆

我刚刚完成了“Google 稀疏散列图”,但结果发现它在运行到一半时变得非常慢。大约一天后(内存使用量超过 20 GB,这本身不是问题,因为还有更多),速度变慢并需要大约三周才能完成。

我可以使用具有 12 或 16 核和 256 或 512 GB 内存的计算机,我觉得它们应该适合这项工作。

由于我不是受过训练的程序员,而且我的编码速度很慢,所以在我花大量时间研究另一个不完美的解决方案之前,我正在寻找一些信息。

  • 可以快速接受大量顶点和边来构建马尔可夫链的最佳程序/库是什么?
  • 速度缓慢是因为使用了错误的工具或不完善的编码(我怀疑是这样)还是我只是想做一些总是会花费很多时间的事情?

我希望我能把我的问题说清楚。提前感谢任何智慧或答案。

编辑:

根据评论中的问题和答案,我想我的问题应该是:什么是适合 C++ 的快速矩阵库?

最佳答案

你看过 boost::numeric::ublas 了吗?它有一个成员稀疏矩阵,为您提供类似矩阵的访问,但不是在内存中构建 NxN 数组,而是为每个节点保留一个边列表。

所以如果 N 是节点数而不是 NxN内存中的数组你保留 Nx30 -每个节点的平均边数-

然而,即使假设您可以使用单个字节来计算边的重复出现次数,您仍然有 600M 个节点,每个节点都有一个包含 30 条边的列表。

列表条目是 uint32 类型的边名称,内容至少为 1 个字节。所以列表最少 150 个字节。内存最少为 90GB。可能更高,因为列表中的每个元素都有开销。

如果您可以将所有这些都保存在内存中而无需操作系统将数据交换到磁盘,那么它就没有理由不能快速运行。当然,有序映射可能会比 hash_map 执行得更好。这取决于实现和使用的哈希函数。

天真地std::map<uint32, std::map<uint32, unint8>>如果树是平衡的,大树的长度是 30,而小树很小。所以访问不应该花费很长时间。有可能 hash_map 对列的效果更好,但不确定:hash_map<uint32, std::map<uint32, unint8>> (谷歌稀疏 HashMap 针对内存而不是速度进行了调整,列图将非常大,这可能使其不适合)

最后,您应该考虑将此信息保存在磁盘上而不是内存中。事实上,您可以使用外部数据服务,例如 DB,每个节点都有一个表(NodeId、NumOfHits),边缘有一个表(NodeId、NodeId、NumOfHits){此表示占用更多空间}

我会尝试像 Cassandra 这样的东西,它可以为您管理磁盘与内存缓存,并且可以轻松地扩展到多台计算机。而且您不需要复杂的事务模型等开销。

关于c++ - 从模拟数据构建非常大的马尔可夫链的最佳/最快方法是什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19617129/

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