深層学習による反復法線形方程式ソルバの計算時間推定 －学習モデルの提案と適用性評価－

抄録

本研究では、係数行列の特性、解析方法、計算機環境などを考慮して、反復解法や前処理の種類などの線形ソルバの実行時に必要なパラメータを機械学習により適切に選定する機械学習モデルを提案する。線形ソルバと反復法前処理の組み合わせごとにニューラルネットワークを構築し、係数行列から得られるデータを特徴量として解の収束に至った反復回数を推定した。提案手法の有効性を示す基礎的検討として、学習データの自動生成システムを構築し、生成したデータを元に汎化性能をクロスバリデーション法により評価した。