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J-GLOBAL ID：202502249671912081   整理番号：25A2745799

機械学習によるLAPACK固有値計算ルーチンのテストシーケンス最適化の試行

著者 (5件)： 樫村寛大 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  片桐孝洋 (名古屋大 情報基盤セ) ,  森崎修司 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  星野哲也 (名古屋大 情報基盤セ) ,  椋木大地 (名古屋大 情報基盤セ)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2025  号： HPC-201  ページ： Vol.2025-HPC-201,No.3,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2025年09月22日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 数値計算ソフトウェアのテスト実行時間の短縮は,開発効率の観点から非常に重要である.本研究ではLAPACKの固有値計算ルーチンのテストシーケンス入替えによる最適化を目的にする.本発表では,バグ発生率予測を行う機械学習モデルを用いて,テストシーケンス最適化手法を提案する.本提案手法では,計算される固有ベクトルと行列データの統計的特徴量を用いる.性能評価の結果から,本提案による予測手法は,予備評価では精度68.7%でバグの発生を予測できることを確認した.この予備評価の結果はバグの早期発見を可能にし,テスト工程の効率化とソフトウェア生産性の向上に繋がると期待される.(著者抄録)

シソーラス用語： 数値解析 ,  プログラムパッケージ ,  *機械学習 ,  最適化 ,  試験 ,  ソフトウェア障害 ,  固有値 ,  *デバッギング
準シソーラス用語： LAPACK ,  *ソフトウェアテスト ,  ソフトウェアパッケージ ,  *テストシーケンス ,  バグ ,  バグ取り ,  線形計算 ,  発生率

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 機械学習 ,  固有値 ,  計算 ,  ルーチン ,  テスト ,  シーケンス ,  最適化 ,  試行