61、GPU在经济学计算中的应用：从串行到并行

GPU在经济学计算中的应用：从串行到并行

1 引言

在经济学计算中，多项式优化问题是一个常见的任务。为了解决这类问题，我们可以使用不同的编程语言和技术，如Matlab、C++和CUDA C。本文将详细介绍如何使用这些工具来解决多项式优化问题，并比较它们之间的差异。

2 Matlab实现

2.1 主程序 main.m

以下是用于解决多项式优化问题的Matlab主程序：

% Grid for order 2 coefficient
nParam = 1000;
paramMin = -0.9;
paramMax = -0.1;
paramGrid = paramMin:((paramMax-paramMin)/(nParam-1)):paramMax;

% Maximize for each coefficient
argMaxVals = zeros(nParam,1);
for i = 1:nParam
    argMaxVals(i) = maxPoly(2.2, paramGrid(i), 0.00001);
end

上述代码的主要步骤如下：
1. 构建参数网格 ：创建一个包含1000个值的网格 paramGrid ，范围从 -0.9 到 -0.1。
2. 初始化结果向量 ：创建一个长度为1000的零向量 argMaxVals ，用于存储每个系