Анотация
Автоматичното диференциране (AD) е полезна техника в области на научни изследвания като машинно обучение, изчислителна геометрия, физика, оптимизация и др. Този подход се различава от символичното диференциране и численото диференциране. AD позволява автоматично изчисляване на производни на функции (зададени най-често като код написан на ЕП от високо ниво, например C++) с висока точност и ефективност. Една от съвременните системи, реализираща AD е Clad. Тя позволява автоматично диференциране на C++ код, като се основава на инфраструктурата на LLVM и е плъгин за компилатора на Clang. Тя не само опростява процеса на диференциране, но също така подобрява производителността и точността на числените изчисления в научните приложения.
В научните изследвания, където преобладават сложните математически модели, използването на AD чрез инструменти като Clad носи ново ниво на възможна сложност и скорост на изчисленията. Използвайки AD в C++ компилаторите, изследователите могат да се съсредоточат повече върху научните аспекти на своята работа, вместо да затъват в ръчни задачи за диференциране. Тази автоматизация не само ускорява процеса на разработка, но също така гарантира, че изчисленията са без грешки и с възможно най-ниска цифрова нестабилност.
Въпреки многото възможности на Clad тук има и много широко поле за развитие и иновации в сферата на AD и нейните приложения.
Необходимо време
1-2 години.