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変形シミュレーションの高速化をもたらすリプシッツ最適化によるニューラル部分空間ベースの削減次元ソルバー

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田中専務

拓海先生、最近うちの若手が「ニューラルでシミュレーションを高速化できる」と騒いでおりまして、正直どこまで本気で導入検討すべきか判断がつきません。要するに投資対効果が見えないのです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば投資対効果の見通しが立てられるんですよ。まずは本日の論文が何を変えるかを簡単に三点で示しますね。

田中専務

三点ですか。ぜひお願いします。ちなみに私は技術の細かい式や行列は苦手で、現場で本当に時間とコストが減るのかが知りたいのです。

AIメンター拓海

いいですね、結論を先に言うと一、従来は探索する”地形”がギザギザで時間がかかったが、それを滑らかにして収束を速める。二、学習段階で追加の

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
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