Некоторые современные алгоритмы для оптимизации вычислительных процессов в научных вычислениях:

• Градиентный спуск. 13 Фундаментальный алгоритм оптимизации в машинном обучении, используемый для минимизации функции потерь. 1 Алгоритм обновляет параметры модели в направлении, противоположном градиенту функции потерь относительно этих параметров. 1
• Стохастический градиентный спуск (SGD). 1 Обновляет параметры модели, используя только один образец данных за раз. 1 Это делает алгоритм гораздо более быстрым и менее требовательным к памяти по сравнению с пакетным градиентным спуском. 1
• Методы второго порядка. 1 Учитывают вторые производные функции потерь для оптимизации. 1 Пример такого метода — Ньютоновский метод, который использует гессиан (матрицу вторых производных) для более точного определения направления шага. 1
• Эвристические и метаэвристические методы. 1 Основаны на эвристиках и предоставляют общие решения для различных оптимизационных задач. 1 Генетические алгоритмы, например, работают с популяцией решений, сочетая и мутируя их, чтобы найти оптимальные или подоптимальные решения. 1
• Квантовые алгоритмы. 4 Квантовые компьютеры используют квантовые биты или кубиты, которые существуют в суперпозиции и могут представлять несколько состояний одновременно. 4 Эта особенность позволяет квантовым компьютерам исследовать экспоненциально большее пространство решений по сравнению с классическими аналогами, что потенциально приводит к ускорению оптимизации и повышению производительности. 4