Какие существуют современные алгоритмы для оптимизации вычислительных процессов в научных вычислениях?

Некоторые современные алгоритмы для оптимизации вычислительных процессов в научных вычислениях:

• Градиентный спуск. scienceforum.ru www.geeksforgeeks.org Фундаментальный алгоритм оптимизации в машинном обучении, используемый для минимизации функции потерь. scienceforum.ru Алгоритм обновляет параметры модели в направлении, противоположном градиенту функции потерь относительно этих параметров. scienceforum.ru
• Стохастический градиентный спуск (SGD). scienceforum.ru Обновляет параметры модели, используя только один образец данных за раз. scienceforum.ru Это делает алгоритм гораздо более быстрым и менее требовательным к памяти по сравнению с пакетным градиентным спуском. scienceforum.ru
• Методы второго порядка. scienceforum.ru Учитывают вторые производные функции потерь для оптимизации. scienceforum.ru Пример такого метода — Ньютоновский метод, который использует гессиан (матрицу вторых производных) для более точного определения направления шага. scienceforum.ru
• Эвристические и метаэвристические методы. scienceforum.ru Основаны на эвристиках и предоставляют общие решения для различных оптимизационных задач. scienceforum.ru Генетические алгоритмы, например, работают с популяцией решений, сочетая и мутируя их, чтобы найти оптимальные или подоптимальные решения. scienceforum.ru
• Квантовые алгоритмы. cyberleninka.ru Квантовые компьютеры используют квантовые биты или кубиты, которые существуют в суперпозиции и могут представлять несколько состояний одновременно. cyberleninka.ru Эта особенность позволяет квантовым компьютерам исследовать экспоненциально большее пространство решений по сравнению с классическими аналогами, что потенциально приводит к ускорению оптимизации и повышению производительности. cyberleninka.ru