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2019 Fiscal Year Research-status Report

複素モーメント型超並列固有値解析手法に対する数理的耐障害技術の開発

Research Project

Project/Area Number 17K12690
Research InstitutionUniversity of Tsukuba

Principal Investigator

今倉 暁  筑波大学, システム情報系, 准教授 (60610045)

Project Period (FY) 2017-04-01 – 2021-03-31
Keywords数値解析 / 高性能計算 / 耐障害技術
Outline of Annual Research Achievements

本研究課題では、日本発の超並列固有値解析手法であり、近年活発に研究が進められている複素モーメント型固有値解法に着目し、アルゴリズムレベルでの耐障害性の実現を目的とし、同解法の理論的誤差解析を通し数理的耐障害技術を開発する。また、実用化を目指した利用性向上のため、発生した障害に合わせたパラメータの自動最適化技術についても併せて開発を進める。本研究課題の成果は、次世代スーパーコンピュータ上での長時間シミュレーションの実現に寄与し、幅広い応用分野において、従来困難であったシミュレーションの大規模化・高精度化につながることが期待される。

2019年度は、「複素モーメント型超並列固有値解法の障害発生時の理論誤差解析」および「耐障害技術の開発」を進めるとともに、別の理論背景に基づく耐障害技術として、「高次複素モーメントおよびArnoldi型外部反復を利用した耐障害技術の考案」を行った。本研究課題では、主にアルゴリズムの障害発生時の数理的誤差解析に基づく耐障害技術の開発を進めた。これに対して、別の耐障害技術として、複素モーメント型固有値解法を対象の固有ベクトルに対する(近似)写像であると捉え、Krylov部分空間法の一種であるArnoldi型の外部反復を適用することで、耐障害性を持つ新しい解法の開発を行った。また、複素モーメント型固有値解法の新しい応用先として、部分特異対計算法の開発も進めた。

本研究課題の研究成果を複数の国際会議等で発表するとともに、論文投稿に向けてを準備を進めている。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

2019年度の主な研究計画は、2018年度までの取組内容を引き続き進めるとともに、別の理論背景に基づく耐障害技術として、「高次複素モーメントおよびArnoldi型外部反復を利用した耐障害技術の考案」であった。

現在までの達成度として、Arnoldi型の外部反復を利用したアルゴリズムを開発し、有効性の検証を行った。現在論文執筆に向けて準備を進めている。年度末にCOVID-19の影響もあり国内外の会議の中止や延期があり、論文についても投稿まで至らなかったものの、概ね順調に進展していると考えられる。

Strategy for Future Research Activity

2020年度は、本プロジェクトの最終年度として、複素モーメント型固有値解法に対するアルゴリズムレベルでの耐障害性の実現を目と機とした数理的耐障害技術の完成を目指す。また、開発する耐障害技術の利用性向上のための技術開発も併せて進める。

Causes of Carryover

COVID-19の影響により、参加を予定していた国内外の複数の会議が中止および延期されたため。

  • Research Products

    (19 results)

All 2020 2019 Other

All Journal Article (5 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Peer Reviewed: 5 results) Presentation (13 results) (of which Int'l Joint Research: 7 results) Remarks (1 results)

  • [Journal Article] Verified partial eigenvalue computations using contour integrals for Hermitian generalized eigenproblems2020

    • Author(s)
      Akira Imakura, Keiichi Morikuni, Akitoshi Takayasu
    • Journal Title

      Journal of Computational and Applied Mathematics

      Volume: 369 Pages: 112543

    • DOI

      https://doi.org/10.1016/j.cam.2019.112543

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Efficient implementations of the modified Gram-Schmidt orthogonalization with a non-standard inner product2019

    • Author(s)
      Akira Imakura, Yusaku Yamamoto
    • Journal Title

      Japan Journal of Industrial and Applied Mathematics

      Volume: 36 Pages: 619-641

    • DOI

      https://doi.org/10.1007/s13160-019-00356-4

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Minimal residual-like condition with collinearity for shifted Krylov subspace methods2019

    • Author(s)
      Akira Imakura
    • Journal Title

      Japan Journal of Industrial and Applied Mathematics

      Volume: 36 Pages: 643-661

    • DOI

      https://doi.org/10.1007/s13160-019-00357-3

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Benefits from using mixed precision computations in the ELPA-AEO and ESSEX-II eigensolver projects2019

    • Author(s)
      Andreas Alvermann, Achim Basermann, Hans-Joachim Bungartz, et. al.
    • Journal Title

      Japan Journal of Industrial and Applied Mathematics

      Volume: 36 Pages: 699-717

    • DOI

      https://doi.org/10.1007/s13160-019-00360-8

    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Complex Moment-Based Supervised Eigenmap for Dimensionality Reduction2019

    • Author(s)
      Akira Imakura, Momo Matsuda, Xiucai Ye, Tetsuya Sakurai
    • Journal Title

      Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence

      Volume: 33 Pages: 3910-3918

    • DOI

      https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33013910

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Efficient Implementations of the Modified Gram-Schmidt Orthogonalization in a Non-Standard Inner Product2019

    • Author(s)
      Yusaku Yamamoto, Akira Imakura
    • Organizer
      The 13th workshop in the series of the "Parallel Numerics" (ParNum 2019)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] A complex moment-based dimensionality reduction for data analysis2019

    • Author(s)
      Akira Imakura, Momo Matsuda, Xiucai Ye, Tetsuya Sakurai
    • Organizer
      2019 Mini-Workshop on Computational Science (MWCS2019)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Distributed Collaborative Feature Selection Based on Intermediate Representation2019

    • Author(s)
      Xiucai Ye, Hongmin Li, Akira Imakura, Tetsuya Sakurai
    • Organizer
      The 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-19)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] A novel dimensionality reduction method using a complex momnet-based subspace2019

    • Author(s)
      Akira Imakura, Momo Matsuda, Xiucai Ye, Tetsuya Sakurai
    • Organizer
      International Congress on Industrial and Applied Mathematics (ICIAM2019)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Nonlinear semi-NMF based method for deep neural network computations and its improvements2019

    • Author(s)
      Akira Imakura, Tetsuya Sakurai
    • Organizer
      International Congress on Industrial and Applied Mathematics (ICIAM2019)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] A complex moment-based spectral method for detecting anomalous structures in large graphs2019

    • Author(s)
      Tetsuya Sakurai, Yasunori Funamura, Xiucai Ye, Akira Imakura
    • Organizer
      International Congress on Industrial and Applied Mathematics (ICIAM2019)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Nonlinear semi-NMF based method for deep neural network computations2019

    • Author(s)
      Akira Imakura
    • Organizer
      International Symposium on "Digital Science Now"
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Arnoldi型反復を用いたblock SS-CAA法の改良2019

    • Author(s)
      今倉暁, 櫻井鉄也
    • Organizer
      日本応用数理学会 第16回 研究部会連合発表会
  • [Presentation] Complex Moment-Based Supervised Eigenmap for Dimensionality Reduction2019

    • Author(s)
      Akira Imakura, Momo Matsuda, Xiucai Ye, Tetsuya Sakurai
    • Organizer
      情報系 WINTER FESTA Episode5
  • [Presentation] 行列分解を基盤としたディープニューラルネットワーク計算法2019

    • Author(s)
      今倉暁, 櫻井鉄也
    • Organizer
      RIMS研究集会「諸科学分野を結ぶ基礎学問としての数値解析学」
  • [Presentation] スケーラブルな固有値解析エンジンとそのAIへの展開2019

    • Author(s)
      櫻井鉄也, 今倉暁, 二村保徳, 叶秀彩
    • Organizer
      RIMS研究集会「諸科学分野を結ぶ基礎学問としての数値解析学」
  • [Presentation] NMF型DNN計算法とその応用2019

    • Author(s)
      今倉暁, 二村保徳, 櫻井鉄也
    • Organizer
      日本応用数理学会2019年度年会
  • [Presentation] 一般内積における直交化のためのMGS-HP法の誤差解析2019

    • Author(s)
      山本有作, 今倉暁
    • Organizer
      日本応用数理学会2019年度年会
  • [Remarks] 個人ホームページ

    • URL

      http://www.cs.tsukuba.ac.jp/~imakura/

URL: 

Published: 2021-01-27  

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