贝叶斯融合（GPU 并行加速）
Bayesian Fusion — GPU Parallel Acceleration
以贝叶斯公式把先验与观测结合，用后验概率表达估计与不确定性。
01
定义
以贝叶斯公式把先验与观测结合，用后验概率表达估计与不确定性。
02
公式与计算
P(x|z) = P(z|x)·P(x) / P(z)
后验 ∝ 似然 × 先验
03
适用时机
需要显式输出"不确定性"的估计问题；多源证据融合（如滑坡风险）。 迁移到 GPU（CUDA/OpenCL）时可按站点/时段分块并行，单精度为主、关键环节双精度，吞吐由批大小与内存带宽决定。
04
关键参数
先验分布、似然函数、证据归一化；GPU 版本关注批大小、显存占用与 kernel 分支开销，需在 GPU 上复验浮点一致性。
05
注意事项
失效与边界优点是可解释的不确定性；缺点是先验设定主观，需敏感性分析。 GPU 实现适合多站大规模批处理与参数扫描，须与 CPU 参考实现比对误差并固定随机种子保证可复现。
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