Párhuzamosított idődiszkretizáló módszerek és alkalmazása mélytanulási feladatokban
Témavezető: | Fekete Imre |
ELTE TTK, Alkalmazott Analízis és Számításmatematikai Tanszék | |
email: | imre.fekete@ttk.elte.hu |
Projekt leírás
A többmagos számítógépek megjelenése óta természetes igény differenciálegyenletek párhuzamos időbeli diszkretizációs módszereinek kidolgozása. A projekt keretében a cél egy nagy család megértése, implementálása és tesztelése. Ezek után kombinálási lehetőség változó lépésközzel, majd neurális közönséges differenciálegyenletek témakörben az alkalmazás vizsgálatának lehetősége.
Előfeltételek
-
angol nyelvű szakcikkek olvasása
-
alapismeretek differenciálegyenletek időbeli numerikus módszereiről
-
Python programozás alap vagy közepes szinten
Hivatkozások
[1] M. Gander: 50 Years of Time Parallel Time Integration, Multiple Shooting and Time Domain Decomposition Methods. Contributions in Mathematical and Computational Sciences, vol 9. Springer, Cham, pp. 69-113, 2015
[2] R.T.Q. Chen, Y. Rubanova, J. Bettencourt, D.K. Duvenaud: Neural ordinary differential equations, Advances in neural information processing systems, pp. 6571-6583, 2018
Korábbi hallgatók
- Kupás Vendel Péter: Párhuzamosított idődiszkretizáló módszerek és alkalmazása mélytanulási feladatokban (2021/22 I. félév Önálló projekt, szakmai gyakorlat I)
- Kupás Vendel Péter: Párhuzamosított idődiszkretizáló módszerek és alkalmazása mélytanulási feladatokban (2021/22 II. félév Önálló projekt, szakmai gyakorlat II)
- Kupás Vendel Péter: Párhuzamosított idődiszkretizáló módszerek és alkalmazása mélytanulási feladatokban (2022/23 I. félév Önálló projekt, szakmai gyakorlat III)