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

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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Компьютерная математика
Date:2019
Main Authors: Сидорук, В.А., Єршов, П.С., Богурський, Д.О., Марочканич, О.Р.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2019
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/161944
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary: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.
ISSN:2616-938Х