日本ニューメリカルアルゴリズムズグループのプレスリリース
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
