| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2025-09-22 |
| タイトル |
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言語 |
ja |
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タイトル |
機械学習によるLAPACK固有値計算ルーチンのテストシーケンス最適化の試行 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
数値計算 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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名古屋大学大学院情報学研究科 |
| 著者所属 |
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名古屋大学情報基盤センター |
| 著者所属 |
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名古屋大学大学院情報学研究科 |
| 著者所属 |
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名古屋大学情報基盤センター |
| 著者所属 |
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名古屋大学情報基盤センター |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics, Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Information Technology Center, Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics, Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Information Technology Center, Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Information Technology Center, Nagoya University |
| 著者名 |
樫村,寛大
片桐,孝洋
森崎,修司
星野,哲也
椋木,大地
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
数値計算ソフトウェアのテスト実行時間の短縮は，開発効率の観点から非常に重要である．本研究ではLAPACKの固有値計算ルーチンのテストシーケンス入替えによる最適化を目的にする．本発表では，バグ発生率予測を行う機械学習モデルを用いて，テストシーケンス最適化手法を提案する．本提案手法では，計算される固有ベクトルと行列データの統計的特徴量を用いる．性能評価の結果から，本提案による予測手法は，予備評価では精度68.7%でバグの発生を予測できることを確認した．この予備評価の結果はバグの早期発見を可能にし，テスト工程の効率化とソフトウェア生産性の向上に繋がると期待される． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10463942 |
| 書誌情報 |
研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）
巻 2025-HPC-201,
号 3,
p. 1-8,
発行日 2025-09-22
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
|
収録物識別子 |
2188-8841 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-HPC25201003.pdf (672.7 KB)
