4 分で読了
0 views

APFEL++:C++による新しいPDF進化ライブラリ

(APFEL++: A new PDF evolution library in C++)

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近若手から「APFEL++って速くて使いやすいライブラリだ」と聞いたのですが、うちのような現場で使う意味ありますかね。正直、Fortranとか聞いただけで顔が引きつります。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!APFEL++は元のAPFELをC++で書き直したもので、特に速度と拡張性が強化されていますよ。実務で重要なのは性能と保守性ですから、大いに意味がありますよ。

田中専務

要は古いコードを直しただけという理解でいいのですか。うちが投資する価値があるか、投資対効果(ROI)が気になります。

AIメンター拓海

大丈夫、要点を3つにまとめますよ。1) C++化でモジュール化とメモリ管理が改善し保守コストが下がる。2) 計算のタビュレーション(tabulation)と二次元補間で大量予測が高速化される。3) 拡張しやすい設計で将来機能追加や並列化が進めやすい、です。

田中専務

なるほど。ただ実務では導入が面倒で現場が拒むことが多いです。環境依存や学習コストはどうでしょうか。

AIメンター拓海

いい点を突いていますね。導入は確かに一度の工数が必要です。そこで実務的に進めるコツは小さく始めること、既存のFortranバイナリを呼ぶラッパーを暫定利用すること、そして担当者にC++11環境を1台用意することです。これで初期負担を抑えられますよ。

田中専務

「タビュレーション」や「二次元補間」ってのがよくわかりません。これって要するに計算結果を先に作っておいて後で速く参照する仕組みということ?

AIメンター拓海

その通りです!素晴らしい着眼点ですね。具体的には、変数xとスケールQの組でテーブルを作り、必要なときに周囲の値から補間して速く値を得る方法です。ビジネスで言えば、商品カタログを事前に作っておき、画面表示を即座にするのと同じ効果です。

田中専務

現場の技術者に説明するときに使える短い要点はありますか。要点を3つくらいでください。

AIメンター拓海

もちろんです。1) 保守しやすいC++設計で将来コストを下げること、2) 事前タビュレーションで大量予測を高速化しフィット(最適化)時間を削減すること、3) モジュール構造で既存資産と段階的に統合できること、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

分かりました。要するに、古いFortran版のAPFELをC++で再実装して、速くて保守しやすくしたツールで、段階的に導入すればROIも見込めるということですね。私の言葉にするとこうなります。

論文研究シリーズ
前の記事
畳み込みニューラルネットワークに基づくエンドツーエンド圧縮フレームワーク
(An End-to-End Compression Framework Based on Convolutional Neural Networks)
次の記事
ニューラルデコーディングのための機械学習
(Machine learning for neural decoding)
関連記事
Sumだけで十分だと言う人もいる
(Some Might Say All You Need Is Sum)
継続的マルチエージェント協調における一般的関係パターンからタスク特化型意思決定へ
(From General Relation Patterns to Task-Specific Decision-Making in Continual Multi-Agent Coordination)
実世界スキャンのためのドメイン適応形状補完
(SCoDA: Domain Adaptive Shape Completion for Real Scans)
エレクトロローテーションアッセイに対する第一原理アプローチ
(First-Principles Approach to Electrorotation Assay)
Local Convergence of Gradient Descent-Ascent for Training Generative Adversarial Networks
(勾配降下-上昇法によるGAN訓練の局所収束)
移動フロント、データ分解、および深層学習を組み合わせた複雑時系列予測法
(A Novel Method Combines Moving Fronts, Data Decomposition and Deep Learning to Forecast Intricate Time Series)
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか?

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
(Black hole/quantum machine learning correspondence)
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
(Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System)
DiReDi:AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
(DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications)

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に!
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む