Динамічний метод регуляризації некоректних задач. Нейромережеве рішення систем лінійних алгебраїчних рівнянь
dc.contributor.advisor | Тимошенко, Юрій Олександрович | |
dc.contributor.author | Мамонов, Володимир Володимирович | |
dc.date.accessioned | 2023-09-15T16:13:53Z | |
dc.date.available | 2023-09-15T16:13:53Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.description.abstract | 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. | uk |
dc.description.abstractother | Thesis: 89 p., 7 tabl., 30 fig., 1 appendices, 22 sources. The objects of research are ill-posed problems, systems of equations. The subject of the research is a neural network that implements dynamic method of regularization of ill-posed systems of equations. The purpose of the work is to develop an algorithm for solving systems of linear algebraic and ordinary differential equations. The relevance of the work is solution of systems of equations simulating various processes. Several experiments were conducted, a comparative analysis of the considered methods of solving systems of equations was performed, as a result, the most optimal method and optimal environment for solving problems were obtained. Further development of the research subject could be optimization of the calculation of matrix multiplication in a neural network, reduction of the number of iterations, use of the method on larger and more complex problems. | uk |
dc.format.extent | 89 с. | uk |
dc.identifier.citation | 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. | uk |
dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60422 | |
dc.language.iso | uk | uk |
dc.publisher.place | Київ | uk |
dc.subject | системи лінійних алгебраїчних рівнянь | uk |
dc.subject | число обумовленості | uk |
dc.subject | некоректні задачі | uk |
dc.subject | погано обумовлені системи | uk |
dc.subject | нейронна мережа | uk |
dc.subject | градієнтний спуск | uk |
dc.subject | tensorflow | uk |
dc.subject | linear algebraic systems | uk |
dc.subject | condition number | uk |
dc.subject | ill-posed problems | uk |
dc.subject | neural network | uk |
dc.subject | gradient descent | uk |
dc.subject | tensorflow | uk |
dc.title | Динамічний метод регуляризації некоректних задач. Нейромережеве рішення систем лінійних алгебраїчних рівнянь | uk |
dc.type | Bachelor Thesis | uk |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- Mamonov_bakalavr.docx
- Розмір:
- 1.89 MB
- Формат:
- Microsoft Word XML
- Опис:
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.1 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: