我正在尝试在Python中执行Fitted Value Iteration(FVI)(涉及使用分段线性插值来逼近一个5维函数)。
scipy.interpolate.griddata对此非常有效。但是,我需要多次调用插值程序(因为FVI是基于MC的算法)。
因此,已知函数的点集是静态的(而且很大 - 比如说32k),但我需要逼近的点(这些点是原始点的小扰动)非常多(比如说32k x 5000)。
有没有将scipy.interpolate.griddata实现移植到CUDA的方法?或者,有没有一种方法可以更快地计算?
谢谢。
scipy.interpolate.griddata对此非常有效。但是,我需要多次调用插值程序(因为FVI是基于MC的算法)。
因此,已知函数的点集是静态的(而且很大 - 比如说32k),但我需要逼近的点(这些点是原始点的小扰动)非常多(比如说32k x 5000)。
有没有将scipy.interpolate.griddata实现移植到CUDA的方法?或者,有没有一种方法可以更快地计算?
谢谢。