論文の概要: Functional Programming Paradigm of Python for Scientific Computation Pipeline Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16956v2
• Date: Mon, 3 Jun 2024 10:42:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 14:09:37.199206
• Title: Functional Programming Paradigm of Python for Scientific Computation Pipeline Integration
• Title（参考訳）: 科学計算パイプライン統合のためのPythonの機能プログラミングパラダイム
• Authors: Chen Zhang, Lecheng Jia, Wei Zhang, Ning Wen,
• Abstract要約: 本稿では,Pythonアーキテクチャとプログラミング実践における関連スイートに基づく,新しい関数型プログラミングパラダイムを提案する。 このソリューションは、科学計算フローの統合を目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.906894731056778
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The advent of modern data processing has led to an increasing tendency towards interdisciplinarity, which frequently involves the importation of different technical approaches. Consequently, there is an urgent need for a unified data control system to facilitate the integration of varying libraries. This integration is of profound significance in accelerating prototype verification, optimising algorithm performance and minimising maintenance costs. This paper presents a novel functional programming (FP) paradigm based on the Python architecture and associated suites in programming practice, designed for the integration of pipelines of different data mapping operations. In particular, the solution is intended for the integration of scientific computation flows, which affords a robust yet flexible solution for the aforementioned challenges.
• Abstract（参考訳）: 現代のデータ処理の出現は、異なる技術アプローチの輸入を伴う学際性への傾向を増している。 したがって、様々なライブラリの統合を容易にするために、統合されたデータ制御システムが必要である。 この統合は、プロトタイプ検証の高速化、アルゴリズム性能の最適化、メンテナンスコストの最小化において重要な意味を持つ。 本稿では,異なるデータマッピング操作のパイプラインの統合を目的とした,Pythonアーキテクチャとプログラミング実践における関連スイートに基づく,新しい関数型プログラミング(FP)パラダイムを提案する。 特に、このソリューションは、上記の課題に対して堅牢で柔軟なソリューションを提供する科学計算フローの統合を目的としている。

関連論文リスト

• Online Parallel Multi-Task Relationship Learning via Alternating Direction Method of Multipliers [37.859185005986056]
  オンラインマルチタスク学習(OMTL)は、複数のタスク間の固有の関係を活用することで、ストリーミングデータ処理を強化する。 本研究では、分散コンピューティング環境に適した最近の最適化である交互方向乗算器法(ADMM)に基づく新しいOMTLフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-09T10:20:13Z)
• TorchDA: A Python package for performing data assimilation with deep learning forward and transformation functions [7.11946037942663]
  本研究では、状態遷移と観測関数のモデルとして、深層ニューラルネットワークとデータ同化を組み合わせた新しいPythonパッケージを提案する。 ロレンツ63と2次元浅層水系の総合的な実験は、同化を伴わないスタンドアロンモデル予測よりも大幅に性能を向上した。 全体として、この革新的なソフトウェアパッケージは、データ同化内でのディープラーニング表現の柔軟な統合を可能にし、科学的領域にわたる複雑な高次元力学システムに取り組むための汎用ツールを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T20:30:34Z)
• Nonconvex Federated Learning on Compact Smooth Submanifolds With Heterogeneous Data [23.661713049508375]
  本稿では,クライアントの設定においてサブマニフォールド上で学習するアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,新しい解析手法を用いて一階最適解の近傍に部分収束することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T17:53:28Z)
• A Multi-Head Ensemble Multi-Task Learning Approach for Dynamical Computation Offloading [62.34538208323411]
  共有バックボーンと複数の予測ヘッド(PH)を組み合わせたマルチヘッドマルチタスク学習(MEMTL)手法を提案する。 MEMTLは、追加のトレーニングデータを必要とせず、推測精度と平均平方誤差の両方でベンチマーク手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-02T11:01:16Z)
• End-to-End Meta-Bayesian Optimisation with Transformer Neural Processes [52.818579746354665]
  本稿では,ニューラルネットワークを一般化し,トランスフォーマーアーキテクチャを用いて獲得関数を学習する,エンド・ツー・エンドの差別化可能な最初のメタBOフレームワークを提案する。 我々は、この強化学習(RL)によるエンドツーエンドのフレームワークを、ラベル付き取得データの欠如に対処できるようにします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T10:58:46Z)
• Self Optimisation and Automatic Code Generation by Evolutionary Algorithms in PLC based Controlling Processes [0.0]
  複雑なプロセスのシステム論理を自己最適化するために,進化的アルゴリズムに基づく新しいアプローチを提案する。 提案手法は,多目的問題を考慮した産業用液体ステーションプロセスで評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-12T06:36:54Z)
• Neural Stochastic Dual Dynamic Programming [99.80617899593526]
  我々は、問題インスタンスを断片的線形値関数にマッピングすることを学ぶトレーニング可能なニューラルモデルを導入する。 $nu$-SDDPは、ソリューションの品質を犠牲にすることなく、問題解決コストを大幅に削減できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-01T22:55:23Z)
• Automated Evolutionary Approach for the Design of Composite Machine Learning Pipelines [48.7576911714538]
  提案手法は、複合機械学習パイプラインの設計を自動化することを目的としている。 パイプラインをカスタマイズ可能なグラフベースの構造で設計し、得られた結果を分析して再生する。 このアプローチのソフトウェア実装は、オープンソースフレームワークとして紹介されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-26T23:19:06Z)
• Combining Deep Learning and Optimization for Security-Constrained Optimal Power Flow [94.24763814458686]
  セキュリティに制約のある最適電力フロー(SCOPF)は、電力システムの基本である。 SCOPF問題におけるAPRのモデル化は、複雑な大規模混合整数プログラムをもたらす。 本稿では,ディープラーニングとロバスト最適化を組み合わせた新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T12:38:21Z)
• Dynamic Federated Learning [57.14673504239551]
  フェデレートラーニング(Federated Learning)は、マルチエージェント環境における集中的なコーディネーション戦略の包括的用語として登場した。 我々は、各イテレーションにおいて、利用可能なエージェントのランダムなサブセットがそのデータに基づいてローカル更新を実行する、フェデレートされた学習モデルを考える。 集約最適化問題に対する真の最小化器上の非定常ランダムウォークモデルの下で、アーキテクチャの性能は、各エージェントにおけるデータ変動率、各エージェントにおけるモデル変動率、アルゴリズムの学習率に逆比例する追跡項の3つの要因によって決定されることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-20T15:00:54Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。