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Título: Diferenciação automática
Autor(es): Costa, Nilvan Peres
Zannoukou, Peniel Etèmana Désirez-Jésus
Orientador(es): Gardenghi, John Lenon Cardoso
Assunto: Diferenciação Automática (DA)
Funções (Matemática)
Data de apresentação: 11-Dez-2023
Data de publicação: 31-Jul-2024
Referência: COSTA, Nilvan Peres; ZANNOUKOU, Peniel Etèmana Désirez-Jésus. Diferenciação automática. 2023. 56 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.
Resumo: A Diferenciação Automática (DA), é um conjunto de técnicas para avaliar derivadas, de funções matemáticas diferenciáveis a partir de um programa que calcule seu valor num determinado ponto. Este trabalho visa importar uma biblioteca de DA em um algoritmo clássico de otimização, o Gradiente Espectral Projetado (SPG). A intenção é automatizar a rotina responsável pelo cálculo das das derivadas de primeira ordem, eliminando a necessidade de configuração manual por parte do usuário. A pesquisa foi dividida em duas partes: a definição de uma biblioteca DA adequada, a partir da análise de algumas das bibliotecas de DA disponíveis na comunidade, e a integração dessa técnica ao algoritmo SPG. O resultado obtido é uma versão do SPG simplificada, que dispensa o cálculo das derivadas de primeira ordem, tornando seu uso mais simples do ponto de vista de implementação do problema de otimização a ser resolvido.
Abstract: Automatic Differentiation (AD) is a set of techniques for evaluating derivatives of differentiable mathematical functions from a program that calculates their value at a certain point. This work aims to import an AD library into a classic optimization algorithm, the Projected Spectral Gradient (SPG). The intention is to automate the routine responsible for calculating first order derivatives, eliminating the need for manual configuration by the user. The research was divided into two parts: the definition of a suitable AD library, based on the analysis of some of the AD libraries available in the community, and the integration of this technique into the SPG algorithm. The result obtained is a simplified version of the SPG, which dispenses with the calculation of first-order derivatives, making its use simpler from the point of view of implementing the optimization problem to be solved.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2023.
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