边缘分布怎么求

智通财经APP获悉，德邦证券发布研究报告称，根据OpenAI的研究，AI训练所需要的算力增速已经超越硬件的摩尔定律增速，摩尔定律是18-24个月翻一倍，AI的算力是呈现指数级的增长。在如此爆发式增长的算力背景下，算力模型对数据中心的数据传输速率提出了更高的要求，分布式IDC以及边缘计算有望迈入高景气度通道。

▍德邦证券主要观点如下：

ChatGPT已经成为现象级应用。

ChatGPT是由人工智能企业OpenAI开发基于人工智能的内容生成式聊天机器人应用。根据TRTWORLD统计，自从2022年11月ChatGPT问世以来，仅5天注册用户就超越100万，截止到2023年1月，ChatGPT的月活跃用户数已经达到1亿，此用户增长速度领跑整个消费者应用领域。

海外版抖音TikTok和美国图片社交平台Instagram在此前分别经历了9个月和两年半的时间才完成月活跃用户数1亿的突破。

ChatGPT火爆的背后，是算力在为其支撑，AIGC、ChatGPT的不断优化是基于预训练模型的优化以及训练集参数量的增大，Google的BERT预训练模型参数量到达4810亿，在ChatGPT大模型的三次历史迭代中，OpenAI的GPT、GPT-2和GPT-3(当前开放的版本为GPT-3.5)的参数量从1.17亿增加到1750亿，预训练数据量从5GB增加到45TB，其中GPT-3训练单次的成本就高达460万美元。

在训练GPT3.5模型的微软专门建设的AI计算系统中，包含了1万个由V100GPU构成的高性能网络集群，其总算力的大约3640PF-days，简单来说，以每秒计算一千万亿次来假设，完成总算力需要计算3640天。

模型训练对算力提出了更高要求。

根据OpenAI的研究，AI训练所需要的算力增速已经超越硬件的摩尔定律增速，摩尔定律是18-24个月翻一倍，AI的算力是呈现指数级的增长。

从2012年至2018年，用于训练AI模型所需要的算力大约每隔3～4个月就翻一倍。从2012年到2018年，训练AI模型所消耗的算力增长了30万倍，而摩尔定律在相同时间内只增长了7倍。

孟晚舟表示，当前算力还不足以满足未来的需求，算力竞争或将成为未来全世界在科技领域内的竞争焦点之一。

根据IDC与浪潮信息联合发布《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》，中国AI算力将保持快速增长的趋势，2022年智能算力规模达到268百亿亿次/秒(EFLOPS)。

根据IDC预测，2026年中国AI算力将达到1271.4EFLOPS。根据中国信通院统计，中国核心算力产业规模在2021年底超过1.5万亿元，其关联产业规模超过8万亿元。

在如此爆发式增长的算力背景下，算力模型对数据中心的数据传输速率提出了更高的要求，分布式IDC以及边缘计算有望迈入高景气度通道。

算力爆发或将赋能分布式IDC以及边缘计算。

在智慧城市、智能制造等产业兴起以及企业数字化转型的背景下，云计算的形态逐渐发生改变，由中心化计算化向离散化的雾计算、霾计算演变，进而催生并且加速了边缘计算的建设进程。

相比于传统集中式IDC架构，分布式IDC突破了建设规模的限制，凭借云连接和与组网，能够联合起多个数据中心，其优势包括可以实现多中心运营、数据共享、高度覆盖业务，并且可以尽可能的减少运维成本。

分布式IDC能够具备更高安全性和可靠性，可以缓解业务中断的风险并且实现灾备建设。在5G商用全面推进下，MEC边缘云在助力5G网络数字化转型和差异化创新服务中扮演有力角色。

与此同时，边缘计算已经成为元宇宙产业升级的左膀右臂，边缘计算能够有效解决由智能终端快速增加和中心流量拥堵所带来的计算资源匮乏的问题。

龙宇股份(603003.SH)IDC业务加速拓展。

2023年2月20日，上海龙宇数据股份有限公司简称由“龙宇燃油”正式变更为“龙宇股份”。

近两年来，公司大力拓展IDC业务，其整体IDC业务板块经验业绩呈现快速上升趋势，并且为公司贡献大部分净利润，公司大宗商品贸易业务营收规模逐步降低，因此公司正式更名为“上海龙宇数据股份有限公司”。

公司积极探索边缘计算IDC业务，公司非公开发行募投项目北京金汉王云计算数据中心已建成约当8KW机柜4,280个(按平均设备功率4.4kW测算机柜约7,780个);公司投入约57,778.83万元(含土建、机电)建设无锡中物达大数据存储中心项目，拟建设规模为5,874个IDC机柜(按平均设备功率4.4kW测算)。

边缘算力方面，在政企、金融、医疗、教育等数字化转型的背景下，公司收购上海磐石，探索搭建边缘算力运营平台，通过端、边、云的紧密结合并互相协作来整合产业资源，聚焦在实现从边缘算力的实验创新平台到产业赋能平台的转变。构建起支撑边缘原生的数字化转型解决方案，以至于支撑边缘计算应用的有效落地。

风险提示：中美科技竞争对行业造成的不确定性风险;5G发展不及预期;国家相关产业政策变动风险等。

侯版净3227边缘分布函数 -
戎复涛19172995921 ______ F(x,y)对x偏导即可,而偏导后,y代0即可. 这题好熟,你是广教的吗?大二的

侯版净3227什么是边缘分布 -
戎复涛19172995921 ______ 边缘分布的一些定义 参考:http://teach.jwc.bupt.cn:4213/%B8%C5%C2%CA%C2%DB%D3%EB%CB%E6%BB%FA%B9%FD%B3%CC/for_download/%B8%C5%C2%CA%C2%DB_CAI/CHAP3/BianYuanFenBu/dingyi.htm ---------------------------...

侯版净3227边缘分布的意义 -
戎复涛19172995921 ______ 边缘分布函数与联合概率密度的关系因随机变量维数不同而不同,比如n维向量的联合概率密度为f(x1,x2,x3...xn),它代表n维空间的一点,而某一边缘概率密度如 f(x1,x2,...xm-1,xm+1,...xn)则表示n维空间中的一个面.简单点,对于三维随机向量,联合概率密度f(x,y,z)则表示三维空间的一点,边缘概率密度f(x,y)是以f(x,y)为母线,轴线平行于z轴的柱面,若是边缘概率密度f(x),则是三维空间中某个垂直于x轴的平面(即x=a)

侯版净3227已知函数与三个变量,已知单个变量对函数的影响,如何求函数的整体表达式 -
戎复涛19172995921 ______[答案] 我的感觉是求不出来的. 比如说概率中,已知x,y,z的边缘分布,我们是求不出F(x,y,z)的,但是反之就可以:已知联合分布可以求边缘分布. 举个较简单的例子:二元正态分布的边缘分布都是一元正态分布,但是边缘分布是一元正态分布的联合分布并不...

侯版净3227二维正态分布联合密度f(x,y)=(1/2π)e^ - (x^2 - xy+y^2/2),求关于y的边缘密度函数其边缘分布是一维正态分布,边缘密度要套那个很复杂的公式么,简便点的... -
戎复涛19172995921 ______[答案] 求y的边缘密度就是让x取-∞到+∞ 去x求积分 得到的含有y的式子就是y的边缘密度 这道题应该不负责 e^这类积分很好求 把y当常数就行了

侯版净3227二维随机变量边缘分布范围如何确定??? -
戎复涛19172995921 ______ f Y(y)是y的概率密度,本来就和x没有关系,当然不应该含x f X|Y(x|y)是当y为某值时x的概率密度,当然和y的值有关 说形象一点,f(x,y)的图像是一个三角形 f Y(y)就相当于把这个三角形拍扁到y轴上 f X|Y(x|y)就相当与把三角形拍扁到与x轴平行,值为...

侯版净3227正态分布的边缘分布依然是正态分布? -
戎复涛19172995921 ______[答案] 对的.二元以上的正态分布均有正态边缘分布 一元正态分布不存在边缘分布.

侯版净3227计量学 请 证明二元正态分布的边际分布仍为正态分布求怎么证明 谢谢 -
戎复涛19172995921 ______[答案] 非计量学问题啊,对楼上说的书上有!数学符号确实难打,但是我可以给你讲原理~ 思路是所谓边际分布就是求边缘分布啊,你只是把二元正态分布的联合概率分布函数写出来,然后用求边缘概率分布公式去求,就是那个从正无穷到负无穷分别对x和...

侯版净3227什么是边缘分布,什么是条件分布 -
戎复涛19172995921 ______ 某一组概率的加和,叫边缘概率.边缘概率的分布情况,就叫边缘分布.和“边缘”两个字本身没太大关系,因为是求和,在表格中往往将这种值放在margin(表头)的位置,所以叫margin distribution. 条件分布是二维随机变量(X,Y)作为一个整体,具有联合概率分布,其中的X或Y作为单个随机变量,具有边缘概率分布.