@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02004418,
 author = {樫村,寛大 and 片桐,孝洋 and 森崎,修司 and 星野,哲也 and 椋木,大地},
 issue = {3},
 month = {Sep},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2025}
}