‘Сокращая яблоко мишени’ алгоритм ускоряет сложное моделирование от дней до часов: Алгоритм может быть применен к широкому ряду сложных проблем

Параметры довольно часто – вопросительные символы в рамках собственных моделей, собственных вкладов в по большей части малоизвестное целое. Оценить сокровище каждого малоизвестного параметра требует включающих сотен, если не тысячи, управления и ценностей моделью любой раз, дабы сузиться в на правильной цене – вычисление, которое может занять дни, и время от времени семь дней.Сейчас исследователи MIT создали новый метод, что существенно сокращает вычисление практически любой вычислительной модели.

Метод может принимать во внимание уменьшающимся яблоком мишени, которое, по нескольким пробегам модели, и в сочетании с некоторыми соответствующими точками данных, с приращением сужается в на ее цели: распределение возможности сокровищ для каждого малоизвестного параметра.С этим способом исследователи смогли достигнуть того же самого ответа как классик вычислительные подходы, но в 200 раз стремительнее.

Юссеф Марзук, адъюнкт-астронавтики и профессор аэронавтики, говорит, что метод достаточно универсален, дабы относиться к широкому спектру в вычислительном отношении интенсивных неприятностей.«Мы пара эластичны о конкретном применении», говорит Марзук. «Эти модели существуют в широком множестве областей, от разработки и геофизики к моделированию недр, частенько с малоизвестными параметрами.

Мы желаем разглядывать модель как тёмный ящик и сообщить, ‘Мы можем ускорить данный процесс в некоем роде?’ Это – то, что делает отечественный метод».Марзук и его коллеги – недавний выпускник врача философии Патрик Конрад, Natesh Pillai из Гарвардского университета, и Аарон Смит из Университета Оттавы – с далека их результаты на этой неделе в Издании американской Статистической Ассоциации.Моделирование ‘Монополии’В работе со сложными моделями, включающими многократные малоизвестные параметры, программисты, в большинстве случаев, применяют технику, названную анализом Цепи Маркова Монте-Карло (MCMC) – статистический способ выборки, что довольно часто разъясняется в контексте настольной игры ‘Монополию’.

Дабы распланировать монополию, Вы желаете узнать, на что приземляются имущественные игроки значительно чаще – по существу, малоизвестный параметр. У каждого пространства на правлении имеется возможность того, дабы быть посаженным на, определенный правильно игры, положениям каждого игрока и рулону двух игр в кости.

Дабы выяснить распределение возможности на правлении – диапазон возможностей, каждое пространство имеет того, дабы быть посаженным на – Вы имели возможность катить погибнуть много времен.Если Вы катите умирание достаточно раз, Вы имеете возможность взять достаточно хорошую идею того, где игроки, вероятнее, приземлятся. Это, по существу, то, как трудится анализ MCMC: руководя моделью неоднократно, с разными исходными данными, дабы выяснить распределение возможности для одного малоизвестного параметра.

Для более сложных моделей, включающих многократные малоизвестные, тот же самый способ имел возможность занять дни к семь дней, дабы вычислить ответ.Сокращение яблока мишени

С их новым методом Марзук и его сотрудники стремятся существенно ускорять простой процесс выборки.«Что делает отечественный метод маленькие замыкания эта модель и вставляют приблизительную модель», растолковывает Марзук. «Это смогут быть порядки величины, более недорогие, дабы оценить».

Метод возможно применен к любой сложной модели, дабы скоро выяснить распределение возможности либо самые вероятные сокровища, для малоизвестного параметра. Как анализ MCMC, метод руководит данной моделью с разными исходными данными – не смотря на то, что экономно, потому, что данный процесс возможно достаточно отнимающим большое количество времени. Дабы ускорить процесс, метод кроме этого применяет соответствующие эти, дабы оказать помощь сузиться в на приблизительной цене для малоизвестных параметров.В контексте ‘Монополии’ предположите, что правление – по существу трехмерный ландшафт с каждым пространством, представленным как пик либо равнина.

Чем выше пик пространства, тем выше возможность, что пространство – популярное место приземления. Дабы узнать правильные контуры правления – распределения возможности – метод катит умирание в заменах и каждом повороте между применением в вычислительном отношении дорогой модели и приближением. С каждым рулоном умирания метод возвратился к соответствующим данным и любым прошлым оценкам модели, каковые были собраны.

В начале анализа метод по существу тянет громадные, неизвестные яблока мишени по всему ландшафту правления. По окончании последовательных пробегов либо с моделью либо с данными, яблока мишени метода прогрессивно сжимаются, установка нуля в на пиках в ландшафте – места либо ценности, каковые, вероятнее, будут воображать малоизвестный параметр.

‘Вне обычного’Несколько проверила метод на двух довольно сложных моделях, каждом с горсткой малоизвестных параметров. В среднем метод достиг того же самого ответа как любая модель, но в 200 раз стремительнее.

«Что это указывает, в конечном итоге, вещи, что Вы думали, не были послушны, может сейчас стать выполнимым», говорит Марзук. «Для тяжелой неприятности, если бы у Вас было два месяца и громадный компьютер, Вы имели возможность бы взять некий ответ, но Вы не обязательно знали бы, как правильный это было. Сейчас в первый раз мы можем заявить, что, если Вы руководите отечественным методом, Вы имеете возможность обеспечивать, что отыщете верный ответ, и Вы имели возможность бы быть в состоянии сделать это через сутки. Ранее та гарантия отсутствовала».Марзук и его сотрудники применили метод к сложной модели для моделирования перемещения морского льда в Антарктиде, включив 24 малоизвестных параметра, и нашли, что метод в 60 раз стремительнее приходит к оценке, чем текущие способы.

Он собирается проверить метод после этого на моделях совокупностей сгорания для сверхзвуковых самолетов.«Это – супердорогая модель для весьма футуристической технологии», говорит Марзук. «Имели возможность бы быть много малоизвестных параметров, по причине того, что Вы действуете вне обычного режима. Это захватывающе для нас».

Это изучение было поддержано, частично, Министерством энергетики.

4 комментария к “‘Сокращая яблоко мишени’ алгоритм ускоряет сложное моделирование от дней до часов: Алгоритм может быть применен к широкому ряду сложных проблем”

  1. Евгений Ефремович

    Согласно документу, дела ПЦУ должны управляться &;;свободно и в Святом духе, и беспрепятственно, без любого другого внешнего воздействия

Оставьте комментарий