矩阵序列matlab代码介绍
k最近邻算法（k-NN）是广泛用于分类和回归的机器学习算法。
k-NN算法被用于许多研究和工业领域，例如3维对象渲染，基于内容的图像检索，统计（熵和散度的估计），生物学（基因分类）等。kNN搜索的处理时间在许多应用领域，尤其是在高维空间中，仍然是瓶颈。
在这项工作中，我们尝试通过使用GPU执行kNN搜索来解决此处理时间问题。
作者
文森特·加西亚（Vincent
Garcia）
埃里克·德布鲁夫（ÉricDebreuve）
米歇尔·巴劳德（Michel
Barlaud）
描述
输入k-NN算法的值：
一组参考点。
查询点集。
参数k对应于要搜索的邻居数。
对于每个查询点，k-NN算法在参考点集中找到k个最近的点（k个最近的邻居）。
该算法返回（1）参考点集中k个最近点的索引（位置）和（2）k个相关联的欧几里得距离。
我们为此算法提供3种CUDA实现：
knn_cuda_global使用GPU全局内存计算k-NN，以存储参考点和查询点，距离和索引。
knn_cuda_texture使用用于存储参考点的GPU纹理内存和用于存储其他阵列的GPU全局内存来计算
2022-03-02 23:54:02
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TI媒体有限的建模和逆向时间迁移
（二维和三维）
各向异性介质（VTI，TTI）
反向时间迁移
有限的不同建模
角域通用成像采集器（ADCIG）
Poynting向量法
波动方程
移民
poynting矢量图
使用拉普拉斯因子作为滤波器来降低低频信号（噪声）
void laplac2_lop ( int adj, int nz, int nx, float *in, float *out)
/* Copyright(C) Madagascar */
{
int iz,ix,j;
for (ix= 0 ; ix 0 ) {
if (adj) {
out[j-
2022-02-28 13:44:42
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cuda 10.1,10.2,11.0,11.1,11.3
及对应cudnn
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