概要

演算子オーバーローディングのように簡単に適用でき、しかしながらソース変換のようなパフォーマンスを提供する、アジョイント自動微分（AAD）ハイブリッド・アプローチについてお話します。

本ウェビナーでカバーされるトピックを以下に示します。

 - ADの概要

 - 最前線からの結果：お客様が達成したこと

 - ADのハイブリッドアプローチの背後にある一般的な考え方

 - 社内コードとQuantLibでの結果

開催日時

2022年 6月29日(水曜日）15:00 - 16:00 (日本時間)

プレゼンター

Dr Johannes Lotz

2021年1月よりNAG Automatic Differentiation (AD) 製品チームの技術リーダー

ソフトウェアパッケージdco/c++の主要開発者

RWTHアーヘン大学にて「Hybrid Approaches to Adjoint Code Generation using dco/c++」で博士号取得

産業界及び学術界のcomputational finance分野のクライアントと10年以上にわたり、さまざまな形状や複雑さを持つ大規模数値計算コードへのADソリューションの統合を行う

ご案内URL

https://www.nag-j.co.jp/nagconsul/algorithmic-differentiation/event/webinar20220629.htm