１１月１０日の課題レポート自己紹介/ウェブリブログ

１１月１０日の課題レポート

<< 作成日時： 2005/11/14 17:55 >>

(1)
コンピュータ間のネットワークで、並列計算機を構成する複数のプロッセサメモリを相互に結合して、その間における交信路を提供する。目標は、通信遅延を最小にし、スループットを最大にすること。読み方はミムドであり、複数のマイクロプロセッサを搭載した並列コンピュータ上で、複数のプロセッサが複数の異なるデータを並行処理する方式。SISDやSIMDとの対比に用いられる用語。
一般的な形づくられた計算領域で定められる問題の解決。近いものとしては、構造化されていない格子を用いた有限要素（FE）と有限ボリューム（FV）方法など。数的で解ける問題を解決することができるシステムのこと。
数には解決できないような問題の解決。近いものとしては、シミュレーテッドアニーリング，遺伝的アルゴリズム，あるいはニューラルネットワーク。
標準の形成によって、標準的なシミュレーションの建築は多くのシミュレーションを
開発し、構成して、実行する費用を下げる。
一種の並列処理で、検知と行動という単純な組み合わせで成り立つ、エージェントと呼ばれるものをたくさん用意し、このエージェント群を並列に動作させます。さらに、エージェントには優先順位が用意されていて、検知の結果、行動を生成したエージェントのうち、優先順位の最も高いものが実行される。また、優先順位の低かったエージェントの行動はより優先順位の高いエージェントの行動が終わった後に実行される。
一つの行動が実行されている最中でも、優先順位の高いエージェントの行動が生成されれば、実行中の行動は一時中断され、優先順位の高い行動が先に実行される。
システムの処理性能改善に関する法則。システムにおいて，ある部分の性能を改善したことによる全体の性能の向上は，その性能が使われる割合に制限されるというもの。
遺伝的アルゴリズムとは、生物の進化の過程を真似て作られたアルゴリズムで、確率的探索、学習、最適化の一手法。
この遺伝的アルゴリズムの最大の特徴としては、解空間構造が不明であり、決定的な優れた解法が発見されておらず、また、全探索が不可能と考えられるほど広大な解空間を持つ問題に有効であることが挙げられる。
ニューロコンピュータとは、脳を構成する神経細胞が神経回線網を張り巡らせることで情報処理を司るという動作を基本原理とするコンピュータ。知的制御の１つであるニューラルネットワーク制御を基礎理論とする。

(2)
数値計算に用いる概念モデルと計算モデルの組み合わせを、数値計算の構造と並列処理の適合性はどうかを正しく判断することが重要になる。複雑な幾何学が対処されることになっているとき、Numerical solver(数値ソルバー)は処理できないので、natural solver(自然ソルバー)を使用する。

(感想)
最近難しい話で、ただ調べた文章を読んだだけではなんの話かわからないぐらいの領域に達してしまい、最近課題をやっていると頭が痛くなります。もっと身近な話題の方が調べていて理解した時の驚きや喜びが増えると思うので課題をもうちょい身近なものにしていただけるとうれしいです。とりあえず人間の思考回路などがPCなどで実現される日が来たらホントに映画みたいなことがおきるのではないかと、多少不安になってしまいます。でもそこまでいってしまう人間の頭脳はすごいと思いました。

参考文献
http://e-words.jp/w/MIMD.html
http://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/smpp/cluster2000/PDF/chapter06.pdf
http://kyu.pobox.ne.jp/softcomputing/ai/words.html
tokyo.ac.jp/current/CDD1B8ECBDB82FA5A2A5E0A5C0A1BCA5EBA4CECBA1C2A7.html
http://ipr20.cs.ehime-u.ac.jp/column/ga/