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課程名稱 |
電腦實驗的數據導向分析與最佳化
Data Driven Analysis and Optimization in Computer Experiments |
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開課學期 |
102-1 |
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授課對象 |
理學院 數學系 |
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授課教師 |
王偉仲 |
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課號 |
MATH5427 |
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課程識別碼 |
221 U6180 |
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班次 |
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學分 |
3 |
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全/半年 |
半年 |
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必/選修 |
選修 |
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上課時間 |
星期二2,3,4(9:10~12:10) |
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上課地點 |
天數430 |
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備註 |
總人數上限：12人 |
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Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1021data |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
本課程尚未建立核心能力關連 |
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課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
電腦數值模擬實驗常見於各個科學及工程領域中。除了直接處理複雜的數值模型外，如何建立實驗對象的運作模型，是電腦實驗中一個重要的課題。由於此類電腦數值模擬實驗中通常無法以方程式直接描述，而且由於昂貴的計算成本，亦無法進行大量的實驗。然而統計建模 (statistical modeling) 則可以利用有限的實驗數據，建立一個代理模型 (surrogate model) ，藉以描述自變數及反應變數間的可能關聯。此課程將以「專案導向學習」（project-based learning ）的方式進行，帶領學生進入此ㄧ領域。 |
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課程目標 |
課程中會先介紹數個科學計算中實際應用問題，並學習在電腦實驗中相關統計建模工具，無微分最佳化方法，數值線性代數，平行計算，電腦模擬等知識；同時讓同學透過專案執行的方式，同時進行文獻探討，演算法實作，軟體開發，數值實驗結果分析，報告撰寫。期許修課同學能具備問題解決與研究能力。主要課題如下。
- Computer Experiment Frameworks
- Experimental Designs
o Latin hyper cube
o Irregular domain design
- Surrogate Models
o Design and analysis of computer experiments (DACE)
o Overcomplete basis surrogate methods (OBSM)
o Quantitative and qualitative hybrid modeling
o Modeling for continuous, discrete, continuous-discrete-hybrid variables
o Decision tree
o High-dimensional (big-data) modeling
- Derivative-Free Optimization
o Pattern Search
o Particle swarm optimization (PSO)
o Metaheuristic methods
- Software, Computer Languages, and Platforms
o DACE
o APPSPACK
o PSO
o OBSM
o C, MATLAB, Python
o CPU, GPU, parallel computer cluster
- Scientific Applications
o Jacobi-Davidson eigenvalue solver
o HPC numerical codes auto-tuning
o Photonic crystal bandgap maximization
o Simulation on structure coupled multiphysics imaging in geophysical sciences
o Medical imaging
o Large-scale variable selection |
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課程要求 |
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
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指定閱讀 |
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參考書目 |
- Engineering Design via Surrogate Modelling: A Practical Guide by Alexander Forrester, Andras Sobester, Andy Keane, 2008, Wiley
- Queipo, N. V., Haftka, R. T., Shyy, W., Goel, T., Vaidyanathan, R., & Kevin Tucker, P. (2005). Surrogate-based analysis and optimization. Progress in Aerospace Sciences, 41(1), 1-28.
- Mariani, G., Palermo, G., Zaccaria, V., & Silvano, C. (2012). OSCAR: An optimization methodology exploiting spatial correlation in multicore design spaces. Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, IEEE Transactions on, 31(5), 740-753.
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評量方式
(僅供參考) |
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No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
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1. |
Individual Projects |
40% |
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2. |
Term Project |
40% |
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3. |
Class Performance |
20% |
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