Tres kernels Monte Carlo intensivos sobre las primitivas G1-G7 + las puras
CPU como oraculo de tests numericos. Apuntados a hyper-paralelizar los
calculadores de sources/calculadoras (vr_tiered_lab, mcmc-bayes / full / lab,
mcmc-visualizer) en RTX-class GPUs.
- mc_session_sim_gpu (K1): N sesiones independientes de K spins en paralelo
(1 thread = 1 sesion). Modelo variable-ratio escalonado con tiers (q, m),
modes Pure/Pity/Streak, miss_streak, drawdown. SSBOs summary[N*8] y
tier_counts[N*max_tiers]. Portea vr_tiered_lab.
- mc_metropolis_hastings_gpu (K2): M cadenas independientes 1D. Target
log-pdf inyectable como string GLSL (mismo patron de gl_shader). u_user[16]
para cambiar parametros desde sliders sin recompilar. Output compatible
con rhat_split / ess_basic.
- mc_random_walk_2d_gpu (K3): walkers 2D MH con trace_xy xy-interleaved en
SSBO; pasable directamente a gpu_histogram_2d sin readback intermedio.
Pipeline GPU-only para mcmc-visualizer.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Nuevo dominio cpp/functions/datascience con primitivas puras CPU para post-
proceso de samples Monte Carlo y diagnostico de cadenas MCMC. Diseñadas como
gemelas CPU de los kernels GPU (rng pareja con gpu_rng_glsl, MH 1D/ND con
mc_metropolis_hastings_gpu) para validar numericamente y para datasets
pequeños donde el dispatch GPU no compensa.
- rng: xoshiro256++ con uniform / normal (Box-Muller) / below (Lemire) /
categorical. Determinista bit-exacto dado seed.
- stats_summary: sum (Kahan), mean, var/std (Welford one-pass), min, max,
quantile / percentile (R type-7).
- autocorr: r(k), ACF, tau_int (Sokal) — diagnostico ACF y ESS.
- rhat_ess: Gelman-Rubin clasico y split + ESS basico (multi-chain).
- beta_dist: lgamma (Lanczos), beta_pdf, beta_cdf (continued fraction),
beta_quantile, mean/var/std — para inferencia Beta-Binomial.
- drawdown: max_dd absoluto/pct + underwater series para sesiones
simuladas y backtests.
- samples_to_grid_2d: binning 2D CPU para alimentar heatmap_cpp_viz /
contour_cpp_viz desde samples (x[], y[]).
- metropolis_hastings: MH 1D y ND con target log-pdf como std::function
(no normalizada).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
egutierrez