プロジェクトは、XNUMXつの州にあり、XNUMXつの大学とXNUMXつのDOE国立研究所が関与しており、DOEの科学計算機能を物理学、化学、生物学、その他の分野の最前線での洞察に変換するための「ランダム化アルゴリズム」の開発に焦点を当てます。
数値シミュレーションとデータ収集の進歩は、科学研究のダイナミクスを変えています。
テクノロジー コンピューティングとセンシングの向上により、「ランダム化アルゴリズム」、つまり大量のデータを処理し、予測モデリングとシミュレーションを可能にし、科学的分析を実行するためのアプローチに何らかの形式のサンプリングまたはランダム性を含むアルゴリズムの必要性が高まっています。
「将来に備えるということは、科学計算のための次世代アルゴリズムの開発に投資し続ける必要があることを意味します」と、DOE科学局の高度科学計算研究担当アソシエイトディレクターであるバーバラヘランドは述べています。 「アルゴリズムの基礎研究は、DOEと米国の新たな科学的ニーズを満たすための効率と信頼性を確保するために不可欠です。」
本日の発表で選択されたプロジェクトは、アルゴリズム研究の最先端でいくつかのトピックをカバーしています。
共通のテーマは、計算とデータ分析の課題を注意深く再定式化し、全体的な科学的問題の中にしばしば存在する根本的な構造を最大限に活用することです。
研究者は、生物学、エネルギー貯蔵、およびその他のアプリケーションからのデータを分析するためのアルゴリズムを探求します。
彼らは、科学的測定、シミュレーション、および実験からますます大規模なデータ分析の問題に取り組むためのビルディングブロックとして、高速で効率的なアルゴリズムを開発します。
プロジェクトはまた、大規模な計算流体力学および関連する問題を解決する際の課題にも対処します。
プロジェクトは、DOE科学局内の高度科学計算研究局によって管理されています。
プロジェクトの完全なリストと詳細については、こちらをご覧ください。