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山田 進; 小澤 一文*
Proceedings of 4th International Conference on Supercomputing in Nuclear Applications (SNA 2000) (CD-ROM), 8 Pages, 2000/09
偏微分方程式を離散化したときに得られるような大規模な微分方程式の初期値問題を並列計算するのに適している解法の一つに成分をいくつかのブロックに分割し、そのブロックごとに反復計算を行うWaveform Relaxation法(WR法)がある。WR法は積分区間が有限であるなら収束するが、積分区間が大きい場合などには、非常に多くの反復回数を必要とすることか知られている。そのため、収束性を改善する方法として成分を重複させて分割するoverlapping法が提案されている。しかし、この解法は反復一回あたりの計算量が増加するため、重複数を増やしすぎると全体の計算時間が増加することもある。そこで、本研究では重複数と反復回数及び反復一回あたりの計算量の関係を調べ、全体の計算時間を最小にするような重複数の推定法を提案する。また数値実験からその有効性を確認する。
山西 敏彦; 奥野 健二
JAERI-Data/Code 96-028, 32 Pages, 1996/09
JAERI-Data-Code-96-028.pdf:0.89MB
多段型CECE(化学交換塔)の挙動をシミュレーションするために、計算コードを開発した。導かれた基礎式の解は、ニュートンラフソン法で求めることができる。式の独立変数は、塔内の主成分がHの場合、充填部各段のDとTの原子分率である。この独立変数は、塔内の主成分がDである場合、充填部各段のHとTの原子分率に置き換えられる。更に基礎式の解を得るために、独立変数の初期値の与え方、ニュートンラフソン法の収束手法に関して、効果的な方法をコードに導入した。計算コードは、多様な運転条件下での塔挙動をシミュレーションすることができる。主成分が塔の高さ方向で変化するという、計算上極めて厳しい条件においても、コードは塔挙動の解を与えることができる。
岸本 牧; 坂佐井 馨; 荒 克之
MAG-93-167, p.17 - 34, 1993/09
磁界源電流分布推定を、空間的な電流最適配置化問題と考え、この最適化問題の解法として、多値化したホップフィールド型ニューラルネットワークを適用した。そしてこのホップフィールド型ニューラルネットワークを最適化問題に適用する際に問題となるネットワーク初期値問題を、遺伝的アルゴリズムを用いてネットワークが最適解に収束するようなネットワーク初期状態を検索することにより解決し、シミュレーション計算により、本手法の磁界逆問題における有効性を示した。また本手法の大強度加速器のビームプロファイル計測への応用についても提案した。
岸本 牧; 坂佐井 馨; 荒 克之
電気学会論文誌,C, 113(9), p.719 - 727, 1993/00
磁界源電流分布の逆推定は、解が一意に求まらない問題として知られている。この逆問題を、電流分布領域への電流最適配置化問題へと帰着させ、この最適化問題解決の手段として、ホップフィールド型ニューラルネットワークを用いた。そして、ホップフィールド型ニューラルネットワークを最適化問題に応用する際に問題となるネットワークの初期値問題をクリアするために、遺伝的アルゴリズムを用い、ニューラルネットワークの収束値が、最適解となるような初期状態の探索を行うようにした。また、不均一な電流分布の逆推定に対応するように、遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークを多値化し、その収束性やネットワークエネルギー変化等についても明らかにした。