Fugu-MT 論文翻訳(概要): Randomized Algorithms for Scientific Computing (RASC)

論文の概要: Randomized Algorithms for Scientific Computing (RASC)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11079v1
Date: Mon, 19 Apr 2021 18:59:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-23 13:48:12.623568
Title: Randomized Algorithms for Scientific Computing (RASC)
Title（参考訳）: 科学計算のためのランダム化アルゴリズム(RASC)
Authors: Aydin Buluc, Tamara G. Kolda, Stefan M. Wild, Mihai Anitescu, Anthony DeGennaro, John Jakeman, Chandrika Kamath, Ramakrishnan (Ramki) Kannan, Miles E. Lopes, Per-Gunnar Martinsson, Kary Myers, Jelani Nelson, Juan M. Restrepo, C. Seshadhri, Draguna Vrabie, Brendt Wohlberg, Stephen J. Wright, Chao Yang, Peter Zwart
Abstract要約: DOE科学局の優先分野は、堅牢性、複雑さ、スケーラビリティの課題を克服するためにランダム化アルゴリズムを必要とする。本稿では,2020年12月から2021年1月にかけて,ほぼ4日間にわたるRASC(Randomized Algorithms for Scientific Computing)ワークショップの結果を要約する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.397484016793655
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Randomized algorithms have propelled advances in artificial intelligence and represent a foundational research area in advancing AI for Science. Future advancements in DOE Office of Science priority areas such as climate science, astrophysics, fusion, advanced materials, combustion, and quantum computing all require randomized algorithms for surmounting challenges of complexity, robustness, and scalability. This report summarizes the outcomes of that workshop, "Randomized Algorithms for Scientific Computing (RASC)," held virtually across four days in December 2020 and January 2021.
Abstract（参考訳）: ランダム化されたアルゴリズムは、人工知能の進歩を推進し、AI for Scienceの進歩における基礎研究領域を表している。気候科学、天体物理学、融合、先端材料、燃焼、量子コンピューティングなどの分野における将来の進歩には、複雑さ、堅牢性、スケーラビリティの課題を克服するためのランダム化アルゴリズムが必要である。本報告は,そのワークショップ "randomized algorithms for scientific computing (rasc)" の結果を,2020年12月と2021年1月にほぼ4日間にわたって実施した。

関連論文リスト

Artificial Intelligence for Science in Quantum, Atomistic, and Continuum Systems [268.585904751315]
科学のためのAI(AI4Science)として知られる新しい研究領域領域は、物理世界(波動関数と電子密度)、原子(分子、タンパク質、物質、相互作用)、マクロ(流体、気候、地下)まで理解することを目的としている。主要な課題は、物理第一原理、特に対称性を深層学習法によって自然システムで捉える方法である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-17T12:14:14Z)
Coordinated Science Laboratory 70th Anniversary Symposium: The Future of Computing [80.72844751804166]
2021年、コーディネート・サイエンス研究所(CSL)は70周年を記念して、Future of Computing Symposiumを開催した。シンポジウムで提案された主要な技術的ポイント、洞察、方向性を要約する。参加者は、新しいコンピューティングパラダイム、技術、アルゴリズム、行動、そして将来予想される研究課題に関するトピックについて議論した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-04T17:32:27Z)
Research Trends and Applications of Data Augmentation Algorithms [77.34726150561087]
我々は,データ拡張アルゴリズムの適用分野,使用するアルゴリズムの種類,重要な研究動向,時間経過に伴う研究の進展,およびデータ拡張文学における研究ギャップを同定する。我々は、読者がデータ拡張の可能性を理解し、将来の研究方向を特定し、データ拡張研究の中で質問を開くことを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-18T11:38:32Z)
Neurocompositional computing: From the Central Paradox of Cognition to a new generation of AI systems [120.297940190903]
AIの最近の進歩は、限られた形態のニューロコンフォメーションコンピューティングの使用によってもたらされている。ニューロコンポジションコンピューティングの新しい形式は、より堅牢で正確で理解しやすいAIシステムを生み出します。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-02T18:00:10Z)
Training the next generation of computational scientists through a new undergraduate course [0.0]
このコースは、次世代の研究指向の計算科学者と技術者として学生を準備することを目的としている。このトレーニングには、科学計算におけるプログラムの考え方、定式化、組織化、実装の方法が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-17T19:42:52Z)
Snowmass White Paper: Quantum Computing Systems and Software for High-energy Physics Research [3.4654477035437328]
我々は、高エネルギー物理研究を進めるための量子コンピューティングシステムとソフトウェアを開発するための課題と機会を特定する。今後10年以内に量子コンピューティングの実用的および理論的応用とHEP問題の両方をサポートするために、アルゴリズム、アプリケーション、ソフトウェア、ハードウェア、インフラの開発を集中的に行う機会について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-14T13:23:20Z)
The application of Evolutionary and Nature Inspired Algorithms in Data Science and Data Analytics [2.1704774442395465]
データサイエンスとデータ分析における進化的および自然に着想を得たアルゴリズムの発見について紹介する。本研究では,データサイエンスと分析における進化的および自然に着想を得たアルゴリズムを用いて,4つの最適化アルゴリズムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-06T21:22:41Z)
Simulation Intelligence: Towards a New Generation of Scientific Methods [81.75565391122751]
シミュレーション知能の9つのモチーフ」は、科学計算、科学シミュレーション、人工知能の融合に必要な重要なアルゴリズムの開発と統合のためのロードマップである。シミュレーションインテリジェンスのモチーフは、オペレーティングシステムのレイヤ内のコンポーネントとよく似ています。我々は、モチーフ間の協調的な努力が科学的な発見を加速する大きな機会をもたらすと信じている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-06T18:45:31Z)
On-board Volcanic Eruption Detection through CNNs and Satellite Multispectral Imagery [59.442493247857755]
著者らは、最初のプロトタイプと、AIモデルが“ロード”される可能性の研究を提案している。ケーススタディでは,早期に警報を発生させる方法として,火山噴火の検出について検討することにした。 2つの畳み込みニューラルネットワークが提案され、作成され、実際のハードウェア上でそれらを正しく実装する方法も示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-29T11:52:43Z)
Advances in Machine and Deep Learning for Modeling and Real-time Detection of Multi-Messenger Sources [21.265580952147594]
人工知能アルゴリズムを応用し、多核宇宙物理学における計算的大いなる課題に取り組む先駆的な取り組みについて説明します。本稿では, 科学的可視化と超大規模計算の重要性を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-13T18:00:02Z)
Simulating quantum dynamics: Evolution of algorithms in the HPC context [0.0]
量子系の力学をシミュレートするアルゴリズムの進化について概説する。我々のミニレビューは、文献調査と異なるタイプのアルゴリズムの実装経験に基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-10T14:40:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。