Динамічний метод регуляризації некоректних задач. Нейромережеве рішення систем звичайних диференціальних рівнянь
Ескіз недоступний
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Дипломна робота: 88 с., 7 табл., 26 рис., 2 додатка, 22 джерела.
Об’єкт дослідження – некоректно поставлені задачі, системи рівнянь.
Предмет дослідження – нейронна мережа для реалізації динамічного методу регуляризації некоректних систем рівнянь.
Мета роботи – розробити алгоритм розв’язання систем лінійних алгебраїчних та звичайних диференціальних рівнянь.
Актуальність – розв’язання систем рівнянь, що моделюють теплофізичні задачі та виробничі 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
Шатіхін, Є. О. Динамічний метод регуляризації некоректних задач. Нейромережеве рішення систем звичайних диференціальних рівнянь : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Шатіхін Євген Олексійович. – Київ, 2023. – 88 с.