69、多维QTL搜索与化学主方程近似方法研究

多维QTL搜索与化学主方程近似方法研究

在遗传学和生物化学领域，多维数量性状位点（QTL）搜索以及化学主方程（CME）的求解是重要的研究方向。多维QTL搜索旨在高效地找到最佳的QTL模型拟合，而化学主方程则用于描述细胞内化学反应状态的概率密度函数的时间演变。本文将探讨这两个方面的相关研究，包括多维QTL搜索的并行实现、化学主方程的近似求解方法等内容。

多维QTL搜索的并行实现

在多维QTL搜索中，使用标准的穷举网格搜索算法解决全局优化问题时，可以将工作轻松地划分为大量独立的任务，这些任务对应于搜索空间中的cc盒。实验结果表明，静态和动态工作分区方案都很高效。

静态和动态分区的性能对比

在对称多处理（SMP）系统和SweGrid系统上，分别对静态和动态分区方案进行了测试，结果如下表所示：
| SMP系统（d = 3） | 静态分区 | | 动态分区 | |
| — | — | — | — | — |
| ps (pd = 1) | 加速比 | 运行时间 [s] | pd (ps = 1) | 加速比 | 运行时间 [s] |
| 1 | 1 | 535813 | 1 | 1 | 535730 |
| 2 | 1.99 | 269450 | 2 | 1.97 | 272242 |
| 4 | 3.94 | 135905 | 4 | 3.84 | 139439 |
| 8 | 7.78 | 68979 | 8 | 7.49 | 71561 |
| 16 | 14.97 | 35804 | 16 | 15.18 | 35287 |