@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02001766,
 author = {中谷,崇真 and 河合,直聡 and 片桐,孝洋 and 星野,哲也 and 永井,亨 and 椋木,大地},
 issue = {3},
 month = {May},
 note = {数値シミュレーションの発展と計算の大規模化に伴い，数値計算の効率化は大きな価値がある．適切な実装パラメータの導出には深層学習を活用したモデルが活用できるが，実計算への活用を考えると深層学習の導出結果の妥当性の検証も必須である．青木らはAT技術へ深層学習を使用することで実行時間予測を行い，モデルの妥当性を示したが，一方で格納精度による比較や，導出結果への検証が行われていない．本研究ではICTCG法を対象にさまざまなモデルを作成，入出力に着目してモデル導出結果を比較することでモデルの妥当性検証を行った．評価の結果，格納精度に着目した検証においては，比較用データの閾値が1.0～2.0と大きい場合には低性能モデルで99%以上と高い正答率が得られた．また，格納精度と閾値，最大fill-inすべてに着目した場合については高性能モデルかつ学習範囲内に比較的正答率が見られたが，最大でも60%と低い正答率であった．},
 title = {疎行列反復解法の深層学習を用いた実行時間予測モデル構築と評価},
 year = {2025}
}