《表1 栅格叠加规则：一种基于CUDA的大数据量地理加权回归并行加速算法》

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《一种基于CUDA的大数据量地理加权回归并行加速算法》

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区别于传统的全矩阵乘法，算法原子化之后，数据各样本点参与回归计算的过程被固化独立出来，算法计算过程可重复是算法并行化的前提条件。原子过程要解决带宽校准与模型诊断的问题，其中模型诊断需要用到带宽校准的结果。首先将带宽校准过程中产生的AIC得分和估计结果^Y按照单例模式存储起来；然后，比较AIC得分存储较低AIC得分值及其相对应的^Y；最后结合Y进行结果的统计分析。在给定测试带宽bw的条件下，算法的原子过程步骤见表1。