Динамічний метод регуляризації некоректних задач. Нейромережеве рішення систем звичайних диференціальних рівнянь

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимошенко, Юрій Олександрович
dc.contributor.authorШатіхін, Євген Олексійович
dc.date.accessioned2023-09-16T11:55:59Z
dc.date.available2023-09-16T11:55:59Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна 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.uk
dc.description.abstractotherThesis: 86 p., 7 tabl., 26 fig., 2 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 thermophysical problems and production 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.extent88 с.uk
dc.identifier.citationШатіхін, 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.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60431
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 звичайних диференціальних рівняньuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи