Динамічний метод регуляризації некоректних задач. Нейромережеве рішення систем лінійних алгебраїчних рівнянь

dc.contributor.advisorТимошенко, Юрій Олександрович
dc.contributor.authorМамонов, Володимир Володимирович
dc.date.accessioned2023-09-15T16:13:53Z
dc.date.available2023-09-15T16:13:53Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна 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.abstractotherThesis: 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.extent89 с.uk
dc.identifier.citationМамонов, 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.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60422
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectсистеми лінійних алгебраїчних рівняньuk
dc.subjectчисло обумовленостіuk
dc.subjectнекоректні задачіuk
dc.subjectпогано обумовлені системиuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectградієнтний спускuk
dc.subjecttensorflowuk
dc.subjectlinear algebraic systemsuk
dc.subjectcondition numberuk
dc.subjectill-posed problemsuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectgradient descentuk
dc.subjecttensorflowuk
dc.titleДинамічний метод регуляризації некоректних задач. Нейромережеве рішення систем лінійних алгебраїчних рівняньuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Mamonov_bakalavr.docx
Розмір:
1.89 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: