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アジョイント自動微分（AAD）ハイブリッド・アプローチ Webinar ご案内
[22/06/07]
提供元：共同通信PRワイヤー
提供元：共同通信PRワイヤー
演算子オーバーロードのように簡単に適用でき、ソースコード変換なみのパフォーマンスを提供
2022年6月7日
概要
演算子オーバーローディングのように簡単に適用でき、しかしながらソース変換のようなパフォーマンスを提供する、アジョイント自動微分（AAD）ハイブリッド・アプローチについてお話します。
本ウェビナーでカバーされるトピックを以下に示します。
- ADの概要
- 最前線からの結果：お客様が達成したこと
- ADのハイブリッドアプローチの背後にある一般的な考え方
- 社内コードとQuantLibでの結果
開催日時
2022年 6月29日(水曜日）15:00 - 16:00 (日本時間)
プレゼンター
Dr Johannes Lotz
2021年1月よりNAG Automatic Differentiation (AD) 製品チームの技術リーダー
ソフトウェアパッケージdco/c++の主要開発者
RWTHアーヘン大学にて「Hybrid Approaches to Adjoint Code Generation using dco/c++」で博士号取得
産業界及び学術界のcomputational finance分野のクライアントと10年以上にわたり、さまざまな形状や複雑さを持つ大規模数値計算コードへのADソリューションの統合を行う
ご案内URL
https://www.nag-j.co.jp/nagconsul/algorithmic-differentiation/event/webinar20220629.htm
2022年6月7日
概要
演算子オーバーローディングのように簡単に適用でき、しかしながらソース変換のようなパフォーマンスを提供する、アジョイント自動微分（AAD）ハイブリッド・アプローチについてお話します。
本ウェビナーでカバーされるトピックを以下に示します。
- ADの概要
- 最前線からの結果：お客様が達成したこと
- ADのハイブリッドアプローチの背後にある一般的な考え方
- 社内コードとQuantLibでの結果
開催日時
2022年 6月29日(水曜日）15:00 - 16:00 (日本時間)
プレゼンター
Dr Johannes Lotz
2021年1月よりNAG Automatic Differentiation (AD) 製品チームの技術リーダー
ソフトウェアパッケージdco/c++の主要開発者
RWTHアーヘン大学にて「Hybrid Approaches to Adjoint Code Generation using dco/c++」で博士号取得
産業界及び学術界のcomputational finance分野のクライアントと10年以上にわたり、さまざまな形状や複雑さを持つ大規模数値計算コードへのADソリューションの統合を行う
ご案内URL
https://www.nag-j.co.jp/nagconsul/algorithmic-differentiation/event/webinar20220629.htm
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