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

プレスリリース詳細　https://kyodonewsprwire.jp/release/202206072186

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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