使用Matlab实现GPU的离散偶极近似（DDA）的编码技巧

这个程序是一个基于3D FDTD的简单模拟，描述了自由空间中的偶极天线。在空间中心有一个源点，模拟偶极天线的两个臂之间的辐射。通过在臂间创建间隙并发射高斯脉冲，程序展示了在自由空间中的辐射响应。模拟遵循安培电路定律，准确描述了辐射方程。

在MATLAB中，绘制偶极天线的电流分布和辐射方向图，您可以使用滑块动态更改偶极子的电半长H。通过调整H的值，可以观察到偶极天线的电流分布以及相应的辐射模式变化。此方法提供了一种直观的方式来研究天线性能和不同几何参数对辐射特性的影响。

然而，这本书采取了另一种方法。本书面向开发或维护MATLAB应用程序的学生、科学家和工程师，希望通过GPU编程加速其代码，同时不失MATLAB提供的诸多优势。本书的读者可能对MATLAB编码有一定或较多的经验，但对并行架构不甚熟悉。

大家可以相互学习LDPC编码的Matlab代码。

Matlab中的F-measure代码用于评估显著对象检测，采用GPU实现，支持MAE、Max F-measure、S-measure和E-measure指标。该代码是基于Matlab版本重新实现的，可以轻松地嵌入到使用PyTorch实现的GPU环境中。一键评估的使用方法示例：python main.py --root_dir './' --save_dir './'，支持指定目录和保存目录以及选择特定方法和数据集进行评估。

Huffman编码在信息理论中具有重要应用，通过输入不同概率的信息源来生成最优编码方案。MATLAB提供了实现该编码算法的工具，能够根据输入的概率分布快速生成对应的编码。

这是STOMP算法的GPU实现，它将时间序列作为输入并计算特定窗口大小的矩阵轮廓。为了获得附加功能和更好的性能，建议使用至少CUDA工具包版本9.0，并且需要支持CUDA的NVIDIA GPU。您可以在Linux下使用Makefile构建，但在Windows下尚未经过测试。对于不同的GPU架构，您可以调整ARCH的值以匹配相应的计算能力。确保CUDA_DIRECTORY正确设置为系统中安装CUDA的路径，通常在Linux下为/usr/local/cuda-(VERSION)/。默认情况下，内核参数仅针对Volta优化，如果目标是Pascal或更早的版本，请相应地调整STOMP.cu中的设置。

matlab状态枚举法代码的离散近似推理，您可以使用免费的开源C++库libDAI来实现。这个库特别适用于图形模型中的复杂推理任务。

MutualInformation 函数 计算离散变量 X 和 Y 的互信息（单位：位）。 函数语法 I = MutualInformation(X, Y) 输入参数 X: 要分析的变量（列向量） Y: 要分析的变量（列向量） 输出参数 I: 计算得到的互信息（单位：位） 注意事项 可以将多个变量组合为联合处理矩阵 X（列连接）。 需要 Entropy 和 JointEntropy 函数。