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새로운 비표준 유한차분법 및 유한요소법과 기계학습으로의 응용 연구
Novel nonstandard finite difference/element methods and their application to machine learning 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 아주대학교
Ajou University
연구책임자 신동욱
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2023-03
과제시작연도 2022
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202300010439
과제고유번호 1711164846
사업명 개인기초연구(과기정통부)
DB 구축일자 2023-10-11
키워드 유한차분법.유한요소법.귀납적 오차 분석.적응알고리즘.기계학습.finite difference method.finite element method.a posteriori error analysis.adaptive algorithm.machine learning.

초록

연구개요
본 연구과제에서는 전통적으로 사용하는 표준 유한차분법/유한요소법으로 해결하기 어려운 문제를 극복하기 위하여 도입된 비표준 유한차분법 및 유한요소법을 연구하고, 적응알고리즘과 기계학습에 적용하는 것을 목표로 연구를 진행했다.
모델에 대한 해석적 이론에 근거하여 비표준 유한차분법과 유한요소법을 고안하고, 이에 대한 안정성 증명 및 오차 분석을 수행하며 수치 실험을 통해 이론을 검증했다.
또한, 귀납적 오차 분석을 수행하여 확실하고 효율적인 오차 인디케이터를 고안하고 적응알고리즘을 구현했다. 최종적으로는 수학적으

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 1) 제 1차년도(2020) ... 4
  • 2) 제 2차년도(2021) ... 4
  • 3) 제 3차년도(2022) ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 12
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 12
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 12
  • 3) 목표 달성 수준 ... 13
  • 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 13
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 13
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
  • 6. 자체점검표 ... 14
  • 7. 참고문헌 ... 14
  • [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 15
  • [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 17
  • 끝페이지 ... 23

참고문헌 (25)

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