Динамічний метод регуляризації некоректних задач. Нейромережеве рішення систем лінійних алгебраїчних рівнянь
Ескіз недоступний
Дата
2023
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Дипломна робота: 89 с., 7 табл., 30 рис., 1 додаток, 22 джерел.
Об’єкт дослідження – некоректно поставлені задачі, системи рівнянь.
Предмет дослідження – нейронна мережа для розвʼязання систем лінійних алгебраїчних рівнянь.
Мета роботи – розробити алгоритм розв’язання систем лінійних алгебраїчних та звичайних диференціальних рівнянь.
Актуальність – розв’язання систем рівнянь, що моделюють різні процеси.
Проведено ряд експериментів, виконано порівняльний аналіз розглянутих методів розв’язку систем рівнянь, в результаті отримано найбільш оптимальний метод та оптимальне середовище для розв’язання задач.
Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – оптимізація розрахунку матричного множення в нейронній мережі, зменшення кількості ітерацій, використання методу на більш великих та складних задачах.
Опис
Ключові слова
системи лінійних алгебраїчних рівнянь, число обумовленості, некоректні задачі, погано обумовлені системи, нейронна мережа, градієнтний спуск, tensorflow, linear algebraic systems, condition number, ill-posed problems, neural network, gradient descent, tensorflow
Бібліографічний опис
Мамонов, В. В. Динамічний метод регуляризації некоректних задач. Нейромережеве рішення систем лінійних алгебраїчних рівнянь : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Мамонов Володимир Володимирович. – Київ, 2023. – 89 с.