チュートリアル#

このチュートリアルでは、解析関数の最小化問題を例として、ODAT-SEによる逆問題解析の方法を説明します。 本チュートリアルでは、以下のアルゴリズムを取り上げます。 このほかに global_search (scipy.optimize による大域最適化) も利用できます。 利用可能なアルゴリズムの一覧は 探索アルゴリズム を参照してください。

  • minsearch

    Nelder-Mead法

  • mapper

    与えられたパラメータの探索グリッドを全探索する

  • random_search

    与えられた範囲からランダムにパラメータを選び、関数値を評価する

  • bayes

    ベイズ最適化

  • ttopt

    テンソル列最適化

  • exchange

    レプリカ交換モンテカルロ法

  • pamc

    ポピュレーションアニーリング法

以下ではこれらのアルゴリズムを用いた実行方法を説明します。 また、制約式を用いて探索範囲を制限できる [runner.limitation] セクションを使用した実行方法も説明しています。 最後に、自分で順問題ソルバーを定義する簡単な例と、ソルバーを二層 MPI 並列化する例について説明します。

実行前の準備#

チュートリアルの実行には、ODAT-SE のインストール (インストール 参照) に加えてサンプルファイルが必要です。 サンプルファイルはソースパッケージに同梱されています。 以下のようにリポジトリを取得し、取得したディレクトリに移動してください。

$ git clone https://github.com/issp-center-dev/ODAT-SE.git
$ cd ODAT-SE

各チュートリアルの手順は、この ODAT-SE ディレクトリの直下から始めることを想定しています。

注釈

mapper, exchange, pamc などの MPI 並列を用いるチュートリアルを実行するには、 mpi4py (python3 -m pip install 'ODAT-SE[all]') に加えて、 MPI 実装本体と mpiexec / mpirun コマンドが利用できる必要があります。

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