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丸山 修平; 遠藤 知弘*; 山本 章夫*
Journal of Nuclear Science and Technology, 60(11), p.1372 - 1385, 2023/11
被引用回数：1 パーセンタイル：68.31(Nuclear Science & Technology)A new estimation method of an unknown covariance, which is defined by the difference between the true covariance (the population covariance) and a prior covariance assumed by an analyst, is proposed. The unknown covariance is estimated using an empirical covariance consistent with the observed data. To estimate the unknown covariance, an unbiased and consistent estimator in regression analysis has been incorporated into the conventional cross-section adjustment. This estimator does not require assumptions for the probability distribution of the observation data. The statistical properties of this estimator were numerically verified. In addition, the effectiveness of the proposed method was confirmed by another numerical test using actual integral experimental data. In the second numerical test, the modeling uncertainty (covariance) due to the deterministic analysis method was assumed to be unknown. The results showed that the proposed method could practically estimate the unknown covariance and adjusted cross-sections using only prior information on covariances.
方野 量太; 大泉 昭人; 福島 昌宏; Pyeon, C. H.*; 山本 章夫*; 遠藤 知弘*
Nuclear Science and Engineering, 20 Pages, 2023/00
被引用回数：0 パーセンタイル：0.01(Nuclear Science & Technology)京都大学臨界集合体A架台で測定された鉛ビスマスサンプル反応度を用いたデータ同化によって加速器駆動システムの冷却材ボイド反応度の鉛ビスマス非弾性散乱断面積に起因した不確かさを低減できることを実証した。サンプル反応度について、データ同化の式中に現れる実験不確かさと相関を再評価し、結果を明示した。不確かさ評価に用いる感度係数はMCNP6.2で評価し、データ同化はMARBLEを用いて実行した。鉛ビスマスに対してサンプル反応度は感度係数が大きいため、加速器駆動システムの冷却材ボイド反応度の断面積起因不確かさを6.3%から4.8%まで減少させ、本研究で設定した暫定的な目標精度5%を達成できることを示した。さらに、ADJ2017に使用された積分実験データを用いることで、マイナーアクチニドや鉄など他の支配的な核種に起因する不確かさを効果的に低減できることを示した。
長谷川 雄太; 今村 俊幸*; 伊奈 拓也; 小野寺 直幸; 朝比 祐一; 井戸村 泰宏
Proceedings of 13th Workshop on Latest Advances in Scalable Algorithms for Large-Scale Heterogeneous Systems (ScalAH22) (Internet), p.10 - 17, 2022/00
格子ボルツマン法(LBM)に基づく数値流体力学シミュレーションおよび局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF)によるアンサンブルデータ同化をNVIDIA A100 GPU搭載スパコンに対して実装し、および最適化した。LBMとLETKFの協働のため、データ転置通信を実装し、LETKFのデータ依存性に基づいて計算,ファイルI/O、および通信のオーバーラップにより通信を最適化した。2次元等方乱流,アンサンブル数
,格子点数
の条件において、通信を最適化した実装は、LETKFを並列化しない単純な実装に対して3.85倍の高速化を達成した。LETKFの主要な計算カーネルは
の実対称密行列の固有値分解であり、その計算のため、バッチ形式固有値分解ソルバEigenGを新たに開発した。EigenGによるバッチ形式固有値分解は、既存ライブラリであるcuSolverに対して64倍の高速化を達成した。
