11/10の課題 evisumania/ウェブリブログ

11/10の課題

<< 作成日時： 2005/11/14 17:57 >>

(1)
並列処理における相互結合網：
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である。

MIMD（multiple instruction stream and multiple data stream）：
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である。

Numerical solver：
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
簡単に言ってしまうと、数的で解ける問題を解決することができるシステム。

natural solver：
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など

simulation architecture：
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。そしてそれはまたDODのシミュレーションのコミュニティーの共同作用を提供する再使用のための技術、またモデル開発をするためのソフトウェアの両方に影響を与えている。

subsumption architecture：
ＳＡとも書かれます。一種の並列処理で、検知（sensing）と行動（action）という単純な組み合わせで成り立つ、エージェント（agent）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ます。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ます。
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ます。
サブサンプションアーキテクチャの最大の利点は、すべてのエージェントが同時に実行されていて、実際の動作には、優先順位に基づいて行われるため、状況を見定めて全体を制御するための複雑なプログラムを用意しなくてすむことです。一つの制御プログラムに複雑な状況判断をさせようとすると、状況ごとに実に様々な選択を迫られ、いわゆる組み合わせ的爆発が起こってしまい、ロボットが実際に行動をするためには膨大な処理を行わなければならなくなってしまいます。サブサンプションアーキテクチャなら複雑な制御プログラムは必要なく、単純なエージェントを複数用意してやればあとは優先順位に従って勝手に行動してくれるというわけです。

Amdahlの式：
Gene Amdahl氏が提唱した，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です．例えば，CPUを増やしても並列処理が可能な部分にしか寄与しないため，CPU性能が二倍になっても並列処理が全てで可能とならない限り，全体の性能が二倍となるわけではありません．

遺伝的アルゴリズム：
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(サンプル店を評価しながら探索する方法)、学習、最適化の一手法です。
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ます。
また、この遺伝的アルゴリズムを構成している主なものは選択 (selection)、交叉 (crossover)、突然変異 (mutation)の３つでこの操作を繰り返し行うことで、人工的な進化を行い、最適解を発見していくのです。

ニューロコンピュータ：
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。
＊ニューラルネットワーク制御とは：システムの入出力信号をもとにしてニューラルネットによって非線形な入出力関係を再現し、それを制御対象とする制御手法のこと

(2)
Numerical solverとnatural solverを比較して、どのように使い分けるのがよいかを述べよ。
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。

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
http://hwb.ecc.u-tokyo.ac.jp/current/CDD1B8ECBDB82FA5A2A5E0A5C0A1BCA5EBA4CECBA1C2A7.html
http://ipr20.cs.ehime-u.ac.jp/column/ga/
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%AD%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF

自分のコメント：
今回の課題は難しく、グループ課題だったらどうしようもなかったと思う。相変わらず聞いたことすら無い言葉で戸惑った。少しでも理解できるように頑張って勉強していきたい。