確率数値解析の実装レベルにおける計算資源最適執行と反復計算最適停止理論の構築
- 1.1 数学
- 3.2 数物系科学
- 3.3 工学
- 3.8 情報学
河合 玲一郎
総合文化研究科
教授
AIの実用レベルで求められる確率モデルは年々際限なく大規模かつ複雑になり、極めて重厚な数値計算に頼らざるを得ない問題設定が大多数を占めるにいたり、数値手法の効果的な実装理論、収束保証、誤差評価の需要がこれまで以上に高まっている。このプロジェクトでは、計算資源の最適執行や反復計算の最適停止といった実装レベルにおいて必要不可欠な諸問題に主眼を置き、多岐に渡る確率数値解析の基盤理論構築、収束誤差解析、そして計算速度向上を目指す。
Kawai, R., Acceleration on adaptive importance sampling with sample average approximation, SIAM Journal on Scientific Computing (2017) 39(4) A1586-A1615.
Kawai, R., Optimizing adaptive importance sampling by stochastic approximation, SIAM Journal on Scientific Computing (2018) 40(4) A2774-A2800.
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主な関連論文
- Kawai, R., Acceleration on adaptive importance sampling with sample average approximation, SIAM Journal on Scientific Computing (2017) 39(4) A1586-A1615.
- Kawai, R., Optimizing adaptive importance sampling by stochastic approximation, SIAM Journal on Scientific Computing (2018) 40(4) A2774-A2800.
関連するSDGs項目
問い合わせ先
- 担当： 総合文化研究科 国際社会科学専攻
- 電話： 03-5454-6475
- メールアドレス： raykawai[at]g.ecc.u-tokyo.ac.jp
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