複数のプロセッサでspatstat関数を実行することが可能です

Question

エンベロープやMADテストなどのspastat関数をコンピュータ上の複数のプロセッサで実行して計算を高速化できるかどうかを知りたいですか？これを行うためのドキュメントやチュートリアルはありますか？

ありがとうございます。

Answer 1

残念ながら、並列化はspatstat、 の統合された部分ではなく、ユーザーに任さ。エンベロープとMADテストの場合、最も簡単な オプションは、envelopeを実行して、各コアの 実現数を少なくして、 pool.envelopeを使用して結果を結合するのがおそらくあります。 envelopeを並行して実行する方法は、ご使用の の設定によって異なる場合があります。簡単な可能性は、私がLinux上で箱から出して 作品を知っているparallel::mclapplyを使用することであるが、はるかに優れたクロスプラットフォーム 代替CRANのパッケージに確実に用意されています

library(spatstat) 
ppplist <- replicate(4, cells, simplify = FALSE) 
envlist <- parallel::mclapply(ppplist, spatstat::envelope, savefuns = TRUE, nsim = 10) 
envfinal <- do.call(pool, envlist) 
envfinal 
#> Pointwise critical envelopes for K(r) 
#> and observed value for 'X[[i]]' 
#> Obtained from 40 simulations of CSR 
#> Alternative: two.sided 
#> Significance level of pointwise Monte Carlo test: 2/41 = 0.0488 
#> ..................................................................... 
#>  Math.label  Description          
#> r r    distance argument r        
#> obs hat(K)[obs](r) observed value of K(r) for data pattern   
#> theo K[theo](r)  theoretical value of K(r) for CSR     
#> lo hat(K)[lo](r) lower pointwise envelope of K(r) from simulations 
#> hi hat(K)[hi](r) upper pointwise envelope of K(r) from simulations 
#> ..................................................................... 
#> Default plot formula: .~r 
#> where "." stands for 'obs', 'theo', 'hi', 'lo' 
#> Columns 'lo' and 'hi' will be plotted as shading (by default) 
#> Recommended range of argument r: [0, 0.25] 
#> Available range of argument r: [0, 0.25]