A new deep learning-based algorithm for partial differential equations

高次元偏微分方程式の高速な数値計算法の構成は物理や工学、ファイナンスをはじめとして様々な分野で重要な課題である。近年研究の進んでいる深層学習を用いた数値アルゴリズムは、これまで計算が困難だった高次元の設定においても適用可能である一方、計算に時間がかかることが知られている。本研究では確率解析を用いて偏微分方程式の高速な数値計算法を構成し、深層学習を用いて実装することで、従来のアルゴリズムで実装が困難な高次元の問題に対しても高速で計算が可能な新しい数値計算法を構成する。