Upload
astanabe
View
319
Download
1
Embed Size (px)
Citation preview
11
10回のコイントスで裏 1回表 9回が出る確率
● 裏が出る確率は 0.1 であるというモデル● (1/10)×(9/10)9=0.03874205
● 裏が出る確率は 0.5 であるというモデル
11
10回のコイントスで裏 1回表 9回が出る確率
● 裏が出る確率は 0.1 であるというモデル● (1/10)×(9/10)9=0.03874205
● 裏が出る確率は 0.5 であるというモデル● (1/2)10
11
10回のコイントスで裏 1回表 9回が出る確率
● 裏が出る確率は 0.1 であるというモデル● (1/10)×(9/10)9=0.03874205
● 裏が出る確率は 0.5 であるというモデル● (1/2)10=0.0009765625
11
10回のコイントスで裏 1回表 9回が出る確率
● 裏が出る確率は 0.1 であるというモデル● (1/10)×(9/10)9=0.03874205
● 裏が出る確率は 0.5 であるというモデル● (1/2)10=0.0009765625
11
10回のコイントスで裏 1回表 9回が出る確率
● 裏が出る確率は 0.1 であるというモデル● (1/10)×(9/10)9=0.03874205
● 裏が出る確率は 0.5 であるというモデル● (1/2)10=0.0009765625
尤度
無作為配列付加による初期樹形生成
● 無作為に選んだ 3OTU で系統樹生成 ( 樹形 1 つ )● 無作為に選んだ 1OTU の枝を最適な場所へ付ける● さらに 1OTU 足す、を繰り返す● 全 OTU の系統樹を得る
無作為配列付加による初期樹形生成
● 無作為に選んだ 3OTU で系統樹生成 ( 樹形 1 つ )● 無作為に選んだ 1OTU の枝を最適な場所へ付ける● さらに 1OTU 足す、を繰り返す● 全 OTU の系統樹を得る
反復すれば多数の樹形が得られる
OTU1OTU2OTU3OTU4OTU5OTU6OTU7OTU8OTU9
AATTTTTTT
CCCCCCCCC
CCCTTTTTT
GGCCCAAAA
TAACCCGGG
TTTTTTTTT
AATTTTTTT
CCCCCCCCC
CCCTTTTTT
GGCCCAAAA
AAAAAAAAA
TAACCCGGG
TTTTTTTTT
AATTTTTTT
CCCCCCCCC
CCCTTTTTT
GGCCCAAAA
AAAAAAAAA
TAACCCGGG
TTTTTTTTT
AATTTTTTT
CCCTTTTTT
TAACCCGGG
TTTTTTTTT
AATTTTTTT
CCCCCCCCC
OTU1OTU2OTU3OTU4OTU5OTU6OTU7OTU8OTU9
AATTTTTTT
CCCCCCCCC
CCCTTTTTT
GGCCCAAAA
TAACCCGGG
TTTTTTTTT
AATTTTTTT
CCCCCCCCC
CCCTTTTTT
GGCCCAAAA
AAAAAAAAA
TAACCCGGG
TTTTTTTTT
AATTTTTTT
CCCCCCCCC
CCCTTTTTT
GGCCCAAAA
AAAAAAAAA
TAACCCGGG
TTTTTTTTT
AATTTTTTT
CCCTTTTTT
TAACCCGGG
TTTTTTTTT
AATTTTTTT
CCCCCCCCC
OTU1OTU2OTU3OTU4OTU5OTU6OTU7OTU8OTU9
CCCTTTTTT
TAACCCGGG
TAACCCGGG
CCCCCCCCC
TTTTTTTTT
TAACCCGGG
CCCTTTTTT
CCCCCCCCC
TTTTTTTTT
CCCTTTTTT
CCCCCCCCC
TAACCCGGG
AATTTTTTT
TTTTTTTTT
AAAAAAAAA
TAACCCGGG
AAAAAAAAA
AAAAAAAAA
TTTTTTTTT
CCCTTTTTT
CCCCCCCCC
CCCTTTTTT
CCCCCCCCC
GGCCCAAAA
CCCTTTTTT
CCCCCCCCC
OTU1OTU2OTU3OTU4OTU5OTU6OTU7OTU8OTU9
AATTTTTTT
CCCCCCCCC
CCCTTTTTT
GGCCCAAAA
TAACCCGGG
TTTTTTTTT
AATTTTTTT
CCCCCCCCC
CCCTTTTTT
GGCCCAAAA
AAAAAAAAA
TAACCCGGG
TTTTTTTTT
AATTTTTTT
CCCCCCCCC
CCCTTTTTT
GGCCCAAAA
AAAAAAAAA
TAACCCGGG
TTTTTTTTT
AATTTTTTT
CCCTTTTTT
TAACCCGGG
TTTTTTTTT
AATTTTTTT
CCCCCCCCC
OTU1OTU2OTU3OTU4OTU5OTU6OTU7OTU8OTU9
CCCTTTTTT
TAACCCGGG
TAACCCGGG
CCCCCCCCC
TTTTTTTTT
TAACCCGGG
CCCTTTTTT
CCCCCCCCC
TTTTTTTTT
CCCTTTTTT
CCCCCCCCC
TAACCCGGG
AATTTTTTT
TTTTTTTTT
AAAAAAAAA
TAACCCGGG
AAAAAAAAA
AAAAAAAAA
TTTTTTTTT
CCCTTTTTT
CCCCCCCCC
CCCTTTTTT
CCCCCCCCC
GGCCCAAAA
CCCTTTTTT
CCCCCCCCC
データからデータを作る
OTU1OTU2OTU3OTU4OTU5OTU6OTU7OTU8OTU9
AATTTTTTT
CCCCCCCCC
CCCTTTTTT
GGCCCAAAA
TAACCCGGG
TTTTTTTTT
AATTTTTTT
CCCCCCCCC
CCCTTTTTT
GGCCCAAAA
AAAAAAAAA
TAACCCGGG
TTTTTTTTT
AATTTTTTT
CCCCCCCCC
CCCTTTTTT
GGCCCAAAA
AAAAAAAAA
TAACCCGGG
TTTTTTTTT
AATTTTTTT
CCCTTTTTT
TAACCCGGG
TTTTTTTTT
AATTTTTTT
CCCCCCCCC
OTU1OTU2OTU3OTU4OTU5OTU6OTU7OTU8OTU9
CCCTTTTTT
TAACCCGGG
TAACCCGGG
CCCCCCCCC
TTTTTTTTT
TAACCCGGG
CCCTTTTTT
CCCCCCCCC
TTTTTTTTT
CCCTTTTTT
CCCCCCCCC
TAACCCGGG
AATTTTTTT
TTTTTTTTT
AAAAAAAAA
TAACCCGGG
AAAAAAAAA
AAAAAAAAA
TTTTTTTTT
CCCTTTTTT
CCCCCCCCC
CCCTTTTTT
CCCCCCCCC
GGCCCAAAA
CCCTTTTTT
CCCCCCCCC
リサンプリング
計算機の性能向上の技術トレンド
● 2000 年代前半まで「フリーランチ時代」● 一度に処理できる命令数向上と動作周波数の向上● プログラムはそのままでも高速化した
● 2000 年代後半以降「フリーランチの終焉」
計算機の性能向上の技術トレンド
● 2000 年代前半まで「フリーランチ時代」● 一度に処理できる命令数向上と動作周波数の向上● プログラムはそのままでも高速化した
● 2000 年代後半以降「フリーランチの終焉」● CPU コア数の向上と一度に処理できるデータ量の向上
計算機の性能向上の技術トレンド
● 2000 年代前半まで「フリーランチ時代」● 一度に処理できる命令数向上と動作周波数の向上● プログラムはそのままでも高速化した
● 2000 年代後半以降「フリーランチの終焉」● CPU コア数の向上と一度に処理できるデータ量の向上● 性能を引き出せるようプログラムを作りなおす必要がある
計算機の性能向上の技術トレンド
● 2000 年代前半まで「フリーランチ時代」● 一度に処理できる命令数向上と動作周波数の向上● プログラムはそのままでも高速化した
● 2000 年代後半以降「フリーランチの終焉」● CPU コア数の向上と一度に処理できるデータ量の向上● 性能を引き出せるようプログラムを作りなおす必要がある
プログラムの並列化 ( 一度に多数の CPU コアを使う )ベクトル化 ( 一度に多量のデータを処理する )
が必要に
Intel CPU の拡張命令とRAxML
● Streaming SIMD Extensions 3 (SSE3)● 32bit 精度小数値データを一度に最大 4 つ処理● Pentium 4 (Prescott) 以降で対応
Intel CPU の拡張命令とRAxML
● Streaming SIMD Extensions 3 (SSE3)● 32bit 精度小数値データを一度に最大 4 つ処理● Pentium 4 (Prescott) 以降で対応● raxmlHPC-SSE3 ・ raxmlHPC-PTHREADS-SSE3 で利用
Intel CPU の拡張命令とRAxML
● Streaming SIMD Extensions 3 (SSE3)● 32bit 精度小数値データを一度に最大 4 つ処理● Pentium 4 (Prescott) 以降で対応● raxmlHPC-SSE3 ・ raxmlHPC-PTHREADS-SSE3 で利用
● Advanced Vector Extensions (AVX)
Intel CPU の拡張命令とRAxML
● Streaming SIMD Extensions 3 (SSE3)● 32bit 精度小数値データを一度に最大 4 つ処理● Pentium 4 (Prescott) 以降で対応● raxmlHPC-SSE3 ・ raxmlHPC-PTHREADS-SSE3 で利用
● Advanced Vector Extensions (AVX)● 32bit 精度小数値データを一度に最大 8 つ処理
Intel CPU の拡張命令とRAxML
● Streaming SIMD Extensions 3 (SSE3)● 32bit 精度小数値データを一度に最大 4 つ処理● Pentium 4 (Prescott) 以降で対応● raxmlHPC-SSE3 ・ raxmlHPC-PTHREADS-SSE3 で利用
● Advanced Vector Extensions (AVX)● 32bit 精度小数値データを一度に最大 8 つ処理● Core i5/i7 (SandyBridge) 以降で対応
Intel CPU の拡張命令とRAxML
● Streaming SIMD Extensions 3 (SSE3)● 32bit 精度小数値データを一度に最大 4 つ処理● Pentium 4 (Prescott) 以降で対応● raxmlHPC-SSE3 ・ raxmlHPC-PTHREADS-SSE3 で利用
● Advanced Vector Extensions (AVX)● 32bit 精度小数値データを一度に最大 8 つ処理● Core i5/i7 (SandyBridge) 以降で対応● raxmlHPC-AVX ・ raxmlHPC-PTHREADS-AVX で利用
Intel CPU の拡張命令とRAxML
● Streaming SIMD Extensions 3 (SSE3)● 32bit 精度小数値データを一度に最大 4 つ処理● Pentium 4 (Prescott) 以降で対応● raxmlHPC-SSE3 ・ raxmlHPC-PTHREADS-SSE3 で利用
● Advanced Vector Extensions (AVX)● 32bit 精度小数値データを一度に最大 8 つ処理● Core i5/i7 (SandyBridge) 以降で対応● raxmlHPC-AVX ・ raxmlHPC-PTHREADS-AVX で利用
● Fused Multiply-Add
Intel CPU の拡張命令とRAxML
● Streaming SIMD Extensions 3 (SSE3)● 32bit 精度小数値データを一度に最大 4 つ処理● Pentium 4 (Prescott) 以降で対応● raxmlHPC-SSE3 ・ raxmlHPC-PTHREADS-SSE3 で利用
● Advanced Vector Extensions (AVX)● 32bit 精度小数値データを一度に最大 8 つ処理● Core i5/i7 (SandyBridge) 以降で対応● raxmlHPC-AVX ・ raxmlHPC-PTHREADS-AVX で利用
● Fused Multiply-Add● ±(A×B)±C を一度に実行
Intel CPU の拡張命令とRAxML
● Streaming SIMD Extensions 3 (SSE3)● 32bit 精度小数値データを一度に最大 4 つ処理● Pentium 4 (Prescott) 以降で対応● raxmlHPC-SSE3 ・ raxmlHPC-PTHREADS-SSE3 で利用
● Advanced Vector Extensions (AVX)● 32bit 精度小数値データを一度に最大 8 つ処理● Core i5/i7 (SandyBridge) 以降で対応● raxmlHPC-AVX ・ raxmlHPC-PTHREADS-AVX で利用
● Fused Multiply-Add● ±(A×B)±C を一度に実行● Core i5/i7 (Haswell) 以降で対応
Intel CPU の拡張命令とRAxML
● Streaming SIMD Extensions 3 (SSE3)● 32bit 精度小数値データを一度に最大 4 つ処理● Pentium 4 (Prescott) 以降で対応● raxmlHPC-SSE3 ・ raxmlHPC-PTHREADS-SSE3 で利用
● Advanced Vector Extensions (AVX)● 32bit 精度小数値データを一度に最大 8 つ処理● Core i5/i7 (SandyBridge) 以降で対応● raxmlHPC-AVX ・ raxmlHPC-PTHREADS-AVX で利用
● Fused Multiply-Add● ±(A×B)±C を一度に実行● Core i5/i7 (Haswell) 以降で対応● raxmlHPC-AVX2 ・ raxmlHPC-PTHREADS-AVX2 で利用