論文の概要: ChatGPT for Programming Numerical Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12093v3
- Date: Thu, 27 Apr 2023 01:28:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-28 21:45:32.162120
- Title: ChatGPT for Programming Numerical Methods
- Title（参考訳）: 数値計算のためのChatGPT
- Authors: Ali Kashefi, Tapan Mukerji
- Abstract要約: ChatGPTは、OpenAI社によって最近リリースされた大きな言語モデルである。
計算アルゴリズムのプログラミングにおけるChatGPTの能力を初めて探求する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.741266294612776
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: ChatGPT is a large language model recently released by the OpenAI company. In
this technical report, we explore for the first time the capability of ChatGPT
for programming numerical algorithms. Specifically, we examine the capability
of GhatGPT for generating codes for numerical algorithms in different
programming languages, for debugging and improving written codes by users, for
completing missed parts of numerical codes, rewriting available codes in other
programming languages, and for parallelizing serial codes. Additionally, we
assess if ChatGPT can recognize if given codes are written by humans or
machines. To reach this goal, we consider a variety of mathematical problems
such as the Poisson equation, the diffusion equation, the incompressible
Navier-Stokes equations, compressible inviscid flow, eigenvalue problems,
solving linear systems of equations, storing sparse matrices, etc. Furthermore,
we exemplify scientific machine learning such as physics-informed neural
networks and convolutional neural networks with applications to computational
physics. Through these examples, we investigate the successes, failures, and
challenges of ChatGPT. Examples of failures are producing singular matrices,
operations on arrays with incompatible sizes, programming interruption for
relatively long codes, etc. Our outcomes suggest that ChatGPT can successfully
program numerical algorithms in different programming languages, but certain
limitations and challenges exist that require further improvement of this
machine learning model.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTはOpenAI社によって最近リリースされた大きな言語モデルである。
本稿では,ChatGPTによる数値アルゴリズムのプログラミング能力について検討する。
具体的には,異なるプログラミング言語における数値アルゴリズムのコード生成,ユーザによる記述コードのデバッグと改善,数値コードの欠落部分の完了,他のプログラミング言語で利用可能なコード書き直し,シリアルコードの並列化など,GhatGPTの能力について検討する。
さらに、ChatGPTが人間や機械によって書かれたコードかどうかを評価する。
この目的を達成するために,ポアソン方程式,拡散方程式,非圧縮ナビエ-ストークス方程式,圧縮不可視流,固有値問題,方程式の線形系の解法,スパース行列の保存など,様々な数学的問題を考える。
さらに、物理インフォームドニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワークなどの科学機械学習と計算物理学への応用を実証する。
これらの例を通して、ChatGPTの成功、失敗、課題について調査する。
障害の例としては、特異行列の生成、非互換サイズの配列上の演算、比較的長いコードに対するプログラミング割り込みなどがある。
その結果、chatgptは異なるプログラミング言語で数値アルゴリズムをうまくプログラムできることが示唆されたが、この機械学習モデルのさらなる改善を必要とするいくつかの制限と課題が存在する。
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