In-Situ 方程式推定を用いたサロゲートモデル構築の研究

利用原位方程估计构建代理模型的研究

基本信息

  • 批准号:
    22H03604
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 4.49万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

本年度は、サロゲートモデル構築の中核技術である方程式推定システムの高速版プロトタイプを開発した。本課題申請時の準備段階で、Pythonにより方程式発見のコードを作成していたが、それまでの取り組みの結果から推定の試行回数や計算時間が多大になることが明らかとなっていた。原因としては、開発効率の高いPythonではあるが、実行時間が遅い点、および効率的な並列処理が難しい点が考えられる。本研究の最終的な目的は、大規模データから方程式を発見することである。この点を考慮すると、システムの中核となる方程式発見コードの実行時間を大幅に短縮する必要がある。このため、既存システムをリファクタリングすると共に、高速な実行が可能な高性能なスクリプト言語Juliaへの移植実装を行った。Juliaでの実装は、シミュレーション実行時のハイブリッド並列処理(スレッド+MPI並列)との親和性の点でもメリットが大きい。今年度は、既存Pythonプログラムのコア部分をJuliaに置き換え、実行結果の妥当性をPythonの実行結果と比較し、結果の同一性を確認した。逐次(非並列)実行での実行性能については、現状でPythonと同程度の実行速度となっていることを確認した。注意点として、Juliaの場合は高速実行に適した記述方法がある点である。簡単なプログラムでその記述方法と性能については調査を行い、記述方針を確認した。また、並列処理に対応した実装を行い動作確認を行った。並列性能と高速化については、次年度にコード改修と検証を実施する。
This year, the high-speed version of the equation for the construction of nuclear technology has been developed. The preparation stage of the application, Python, equation discovery, creation, selection, results, estimated trial cycles, calculation time, etc. The reason is that the development rate is high, the implementation time is high, and the efficiency is high. The ultimate goal of this study is to develop large-scale equations. This point is considered in the equation, and it is necessary to shorten the running time of the system greatly. This is a high-speed, high-performance, high-speed, high-performance, high-speed, high-speed, high-speed Julia's installation, installation This year, the existing Python platform is partially replaced by Julia, and the appropriateness of the implementation results is confirmed by the comparison of the implementation results of Python. Successive (non-parallel) implementation of performance, status quo Python implementation speed at the same level, confirm Note that Julia's situation is not high speed implementation. Brief description of the method, performance, investigation and policy The parallel processing is performed to confirm the operation. Parallel performance, high speed, next year's maintenance, testing and implementation

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
予測技術の展開 シミュレーションと機械学習
预测技术的发展:模拟和机器学习
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Amane Takei;小野謙二
  • 通讯作者:
    小野謙二
天津大学/理化学研究所/神戸大学(中国)
天津大学/RIKEN/神户大学(中国)
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
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非水密なポリゴン要素で構成された任意形状周りの直交格子を用いた非圧縮粘性流れ解析(流体工学,流体機械)
使用围绕由非水密多边形单元组成的任意形状的正交网格进行不可压缩粘性流分析(流体工程、流体力学)
  • DOI:
    10.1299/kikaib.76.764_536
  • 发表时间:
    2010
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    赤坂 啓;小野 謙二
  • 通讯作者:
    小野 謙二
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    飯塚 幹夫;小野 謙二
  • 通讯作者:
    小野 謙二
大規模時空間並列計算でのParareal法の性能評価
Parareal方法在大规模时空并行计算中的性能评估
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    飯塚 幹夫;今村 成吾;小野 謙二;横川 三津夫
  • 通讯作者:
    横川 三津夫
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    飯塚 幹夫;小野 謙二;Mikio Iizuka and Kenji Ono
  • 通讯作者:
    Mikio Iizuka and Kenji Ono

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In-Situ 方程式推定を用いたサロゲートモデル構築の研究
利用原位方程估计构建代理模型的研究
  • 批准号:
    23K24860
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 4.49万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
家庭科教育領域における創造性育成に関する研究-とくに食物領域における創造的思考の解析-
家政教育领域创造力发展研究-尤其是食品领域的创造性思维分析-
  • 批准号:
    X00095----068038
  • 财政年份:
    1975
  • 资助金额:
    $ 4.49万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for General Scientific Research (D)
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