Інтелектуалізація обчислень для задач математичного моделювання складних процесів і об’єктів

Інтелектуалізація обчислень для задач математичного моделювання складних процесів і об’єктів

Сидорук, В.А. ; Єршов, П.С. ; Богурський, Д.О. ; Марочканич, О.Р.

Інші назви: Интеллектуализации вычислений для задач математического моделирования сложных процессов и объектов
Intellectualization of computation for mathematical modeling of complex processes and objects

Тема: Теория и методы оптимизации

УДК: 519.6

URI: http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161944

Посилання: Інтелектуалізація обчислень для задач математичного моделювання складних процесів і об’єктів / В.А. Сидорук, П.С. Єршов, Д.О. Богурський, О.Р. Марочканич // Компьютерная математика. — 2019. — № 1. — С. 143-150. — Бібліогр.: 12 назв. — укр.

Дата: 2019

Завантажень: 446

Інтелектуалізація обчислень для задач математичного моделювання складних процесів і об’єктів

Анотація:

Запропоновано підхід для автоматизації вибору алгоритму розв’язання прикладних задач. Розроблено і навчено нейронну мережу для розпізнавання типу розрідженої матриці. Проведено чисельні експерименти на вузлі суперкомп’ютера СКІТ.

Предложен подход для автоматизации выбора алгоритма решения прикладных задач. Разработана и обучена нейронная сеть для распознавания типа разреженной матрицы. Проведены численные эксперименты на узле суперкомпьютера СКИТ.

An approach for automating the choice of algorithm for solving applied problems is proposed. We develop and train a neural network to recognize the type of sparse matrix. Numerical experiments were carried out on the node of the supercomputer SKIT.

Показати повний запис статті