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51 関係: 偏微分方程式、ライブラリ、プロプライエタリ・ソフトウェア、プロセッサ、ディープラーニング、フリーウェア、フーリエ変換、ベンチマーク、ベクトル、アドバンスト・マイクロ・デバイセズ、インテル、オペレーティングシステム、オープンソース、ソフトウェアフレームワーク、サブルーチン、固有値、Basic Linear Algebra Subprograms、C++、C言語、Chainer、CPU、統計、疎行列、高速フーリエ変換、英語版ウィキペディア、FFTW、FORTRAN、Intel Atom、Intel C++ Compiler、Intel Core、Intel Integrated Performance Primitives、Intel Parallel Studio、Intel Threading Building Blocks、Itanium、LAPACK、Linux、MacOS、Microsoft Windows、OpenBLAS、Python、TensorFlow、Xeon、Xeon Phi、最適化 (情報工学)、最適化問題、数値解析ソフトウェア、2003年、2015年、5月9日、64ビット、...、8月31日。 インデックスを展開 (1 もっと) »
偏微分方程式
偏微分方程式（へんびぶんほうていしき、partial differential equation, PDE）は、未知関数の偏微分を含む微分方程式である。.
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ライブラリ
ライブラリ（）は、汎用性の高い複数のプログラムを再利用可能な形でひとまとまりにしたものである。ライブラリと呼ぶ時は、それ単体ではプログラムとして作動させることはできない実行ファイルではない場合がある。ライブラリは他のプログラムに何らかの機能を提供するコードの集まりと言うことができる。ソースコードの場合と、オブジェクトコード、あるいは専用の形式を用いる場合とがある。たとえば、UNIXのライブラリはオブジェクトコードをarと呼ばれるアーカイバでひとまとめにして利用する。図書館（）と同様にプログラム（算譜）の書庫であるので、索引方法が重要である。 また、ソフトウェア以外の再利用可能なものの集合について使われることもある。.
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プロプライエタリ・ソフトウェア
プロプライエタリ・ソフトウェア（英: proprietary software）または私有ソフトウェア（しゆう-）とは、ソフトウェアの入手、使用、改変、複製などに関する権利を議論する文脈で用いられるソフトウェアの種類についての用語。プロプライエタリ・ソフトウェアとは、ソフトウェアの配布者が、利用者の持つ権利を制限的にすることで自身や利用者の利益およびセキュリティを保持しようとするソフトウェアを指す。制限には法的手法や技術的手法など様々な方法がある。技術的制限手法としては、バイナリ実行コードのみを使用者に提供し、ソースコードは公開しないというソフトウェア流通の方法がある。法的制限手法としては、著作権や特許権、不正競争防止法、国家機密及びそれに基づくソフトウェアライセンス許諾といった方法がある。.
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プロセッサ
プロセッサ は、コンピュータシステムの中で、ソフトウェアプログラムに記述された命令セット（データの転送、計算、加工、制御、管理など）を実行する（＝プロセス）ためのハードウェアであり、演算装置、命令や情報を格納するレジスタ、周辺回路などから構成される。内蔵されるある程度の規模の記憶装置までを含めることもある。プロセッサー、プロセサ、プロセッシングユニット、処理装置（しょりそうち）ともいう。「プロセッサ」は処理装置の総称で、システムの中心的な処理を担うものを「CPU（）」（この呼称はマイクロプロセッサより古くからある）、集積回路に実装したものをマイクロプロセッサ、またメーカーによっては（モトローラなど）「MPU（）」と呼んでいる。 プロセッサの構成要素の分類として、比較的古い分類としては、演算装置と制御装置に分けることがある。また、理論的な議論では、厳密には記憶装置であるレジスタすなわち論理回路の用語で言うところの順序回路の部分を除いた、組み合わせ論理の部分のみを指すことがある（状態機械モデルと相性が悪い）。の分類としては、実行すべき命令を決め、全体を制御するユニットと、命令を実行する実行ユニットとに分けることがある。.
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ディープラーニング
ディープラーニングまたは深層学習（しんそうがくしゅう、）とは、（狭義には4層以上2層ならパーセプトロン。３層なら階層型ニューラルネット。これらと比較して深い層の階層型ニューラルネットを、深層（階層型）ニューラルネットと呼ぶ。の）多層のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、）による機械学習手法である。深層学習登場以前、４層以上の深層ニューラルネットは、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題によって充分学習させられず、性能も芳しくなかった。しかし、近年、ヒントンらによる多層ニューラルネットワークの学習の研究や、学習に必要な計算機の能力向上、および、Webの発達による訓練データ調達の容易化によって、充分学習させられるようになった。その結果、音声・画像・自然言語を対象とする問題に対し、他の手法を圧倒する高い性能を示し岡谷貴之 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)、2015年4月8日、まえがき、ISBN 978-4061529021、2010年代に普及した。しかしながら、多層ニューラルネットが高い性能を示す要因の理論的な解明は進んでいない。.
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フリーウェア
フリーウェア (freeware) は、オンラインソフトの中で、無料で提供されるソフトウェアのことである。フリーソフト、フリーソフトウェアとも呼ばれる。これに対し、有料、もしくは試用期間後や追加機能に課金されるオンラインソフトはシェアウェアと呼ばれる。なお、フリーソフトウェア財団の主張する「自由なソフトウェア」を意味するフリーソフトウェアとは意味が異なる。本項では便宜上、「フリーウェア」の語を無料のソフトウェア、「フリーソフトウェア」の語を「自由なソフトウェア」の意味で用いている。 フリーウェアは「無料で使用できる」ことに重点を置いた呼称であり、それ以外のライセンス条件、とくに変更・再配布などの条件はまちまちで、ソースコードが付属しないために変更ができなかったり、有償配布（販売）や営利利用の禁止など一定の制限が課せられているものも多い。プロプライエタリなフリーウェアは、開発力のあるユーザーにソースコードのダウンロードや所持、貢献などを許可しながらも、開発の方向性とビジネスの可能性を残すことができる。個人が開発しているフリーウェアは有料化されシェアウェアとなったり、HDDのクラッシュ、PCの盗難、ライセンス上の問題、その他の理由で管理できなくなり更新・配布が停止されることが多々ある。.
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フーリエ変換
数学においてフーリエ変換（フーリエへんかん、Fourier transform; FT）は、実変数の複素または実数値函数を別の同種の函数に写す変換である。変換後の函数はもとの函数に含まれる周波数を記述し、しばしばもとの函数の周波数領域表現 と呼ばれる。これは、演奏中の音楽を聴いてそれをコードに書き出すというようなことと同様な思想である。実質的に、フーリエ変換は函数を振動函数に分解する。 フーリエ変換 (FT) は他の多くの数学的な演算と同様にフーリエ解析の主題を成す。特別の場合として、もとの函数とその周波領域表現が連続かつ非有界である場合を考えることができる。「フーリエ変換」という術語は函数の周波数領域表現のことを指すこともあるし、函数を周波数領域表現へ写す変換の過程・公式を言うこともある。なおこの呼称は、19世紀フランスの数学者・物理学者で次元解析の創始者とされるジョゼフ・フーリエに由来する。.
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ベンチマーク
ベンチマーク（）とは、本来は測量において利用する水準点を示す語で、転じて金融、資産運用や株式投資における指標銘柄など、比較のために用いる指標を意味する。また、広く社会の物事のシステムのあり方や規範としての水準や基準などを意味する。またベンチマーキングとは自社の課題解決のために、競合他社などの優れた経営手法（ベストプラクティス）を持つ企業を分析するプロセスを指す。.
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ベクトル
ベクトル（）またはベクター（） ベクトルは Vektor に由来し、ベクターは vector に由来する。物理学などの自然科学の領域ではベクトル、プログラミングなどコンピュータ関係ではベクターと表記される、という傾向が見られることもある。また、技術文書などではしばしばJIS規格に準拠する形で、長音を除いたベクタという表記が用いられる。 は「運ぶ」を意味するvehere に由来し、18世紀の天文学者によってはじめて使われた。 ベクトルは通常の数（スカラー）と区別するために矢印を上に付けたり（例： \vec,\ \vec）、太字で書いたりする（例： \boldsymbol, \boldsymbol）が、分野によっては矢印も太字もせずに普通に書くこともある（主に解析学）。 ベクトル、あるいはベクターに関する記事と用法を以下に挙げる。.
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アドバンスト・マイクロ・デバイセズ
アドバンスト・マイクロ・デバイセズ（Advanced Micro Devices, Inc.
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インテル
インテル（英:Intel Corporation）は、アメリカ合衆国カリフォルニア州に本社を置く半導体素子メーカーである。 社名の由来はIntegrated Electronics（集積されたエレクトロニクス）の意味である。.
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オペレーティングシステム
ペレーティングシステム（Operating System、OS、オーエス）とは、コンピュータのオペレーション（操作・運用・運転）のために、ソフトウェアの中でも基本的、中核的位置づけのシステムソフトウェアである。通常、OSメーカーが組み上げたコンピュータプログラムの集合として、作成され提供されている。 オペレーティングシステムは通常、ユーザーやアプリケーションプログラムとハードウェアの中間に位置し、ユーザーやアプリケーションプログラムに対して標準的なインターフェースを提供すると同時に、ハードウェアなどの各リソースに対して効率的な管理を行う。現代のオペレーティングシステムの主な機能は、ファイルシステムなどの補助記憶装置管理、仮想記憶などのメモリ管理、マルチタスクなどのプロセス管理、更にはGUIなどのユーザインタフェース、TCP/IPなどのネットワーク、などがある。オペレーティングシステムは、パーソナルコンピュータからスーパーコンピュータまでの各種のコンピュータや、更にはスマートフォンやゲーム機などを含む各種の組み込みシステムで、内部的に使用されている。 製品としてのOSには、デスクトップ環境やウィンドウシステムなど、あるいはデータベース管理システム (DBMS) などのミドルウェア、ファイル管理ソフトウェアやエディタや各種設定ツールなどのユーティリティ、基本的なアプリケーションソフトウェア（ウェブブラウザや時計などのアクセサリ）が、マーケティング上の理由などから一緒に含められていることもある。 OSの中で、タスク管理やメモリ管理など特に中核的な機能の部分をカーネル、カーネル以外の部分（シェルなど）をユーザランドと呼ぶ事もある。 現代の主なOSには、Microsoft Windows、Windows Phone、IBM z/OS、Android、macOS（OS X）、iOS、Linux、FreeBSD などがある。.
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オープンソース
ープンソース (open source) とは、言葉通りのソースコードへのアクセスが開かれている（ソースコードが公開されている）ことを意味するのではなく、ソースコードを商用、非商用の目的を問わず利用、修正、頒布することを許し、それを利用する個人や団体の努力や利益を遮ることがないソフトウェア開発の手法を意味する。オープンソース・イニシアティブ は、「オープンソース」と名乗るための要件として「オープンソースの定義」を掲げている。.
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ソフトウェアフレームワーク
フトウェアフレームワーク（英: software framework）とは、プログラミングにおいて、一般的な機能をもつ共通コードをユーザーが選択的に上書きしたり特化させたりすることで、ある特定の機能をもたせようとする抽象概念のことである。単にフレームワークとも呼ばれる。 ソフトウェアフレームワークは、はっきり定義されたAPIを持ち、具体的な実装を再利用可能な形で隠蔽しているという点でライブラリとよく似ている。しかし、ライブラリでは呼び出し側がプログラム全体の制御構造を指定できないが、フレームワークでは可能である。この制御の反転がソフトウェアフレームワークの特徴である。.
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サブルーチン
ブルーチン（subroutine）は、コンピュータプログラミングにおいて、プログラム中で意味や内容がまとまっている作業をひとつの手続きとしたものである。繰り返し利用されるルーチン作業をモジュールとしてまとめたもので、呼び出す側の「主」となるもの（メインルーチン）と対比して「サブルーチン」と呼ばれる。サブプログラム (subprogram) と呼ばれることもある。また、「サブ」をつけずに「ルーチン」と呼ぶこともある。 プログラムのソース中で、繰り返し現れる作業をサブルーチン化することで、可読性や保守性を高く保つことができる。繰り返し現れる作業でなくても、意味的なまとまりを示すためにサブルーチン化することもある。また、キャッシュのような階層的メモリの設計を持つコンピュータ（現在のパソコンやワークステーションなどほぼすべて）では、よく使われるサブルーチンがキャッシュに格納されることで高速な動作を期待できる。.
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固有値
線型代数学において、線型変換の特徴を表す指標として固有値 (eigenvalue) や固有ベクトル (eigenvector) がある。この2つの用語を合わせて、固有対 (eigenpair) という。与えられた線型変換の固有値および固有ベクトルを求める問題のことを固有値問題 (eigenvalue problem) という。ヒルベルト空間論において線型作用素 あるいは線型演算子と呼ばれるものは線型変換であり、やはりその固有値や固有ベクトルを考えることができる。固有値という言葉は無限次元ヒルベルト空間論や作用素代数におけるスペクトルの意味でもしばしば使われる。.
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Basic Linear Algebra Subprograms
Basic Linear Algebra Subprograms（BLAS）は、ベクトルと行列に関する基本線型代数操作を実行するライブラリAPIのデファクトスタンダードである。1979年に初公開され、これを使ったLAPACKなどの上位パッケージが構築されている。科学技術計算・高性能計算で多用される。 高度に最適化（高速な実装）された BLAS API の実装がインテル（Intel Math Kernel Library）などの各ハードウェアベンダーなどから提供されている。オープンソースの最適化 BLAS 実装として OpenBLAS や ATLAS がある。LINPACK ベンチマークの性能は、BLAS のサブルーチンである DGEMM（倍精度汎用行列乗算）の性能に大きく影響される。.
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C++
C++（シープラスプラス）は、汎用プログラミング言語の一つである。日本語では略してシープラプラ、シープラなどとも呼ばれる。.
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C言語
C言語（シーげんご）は、1972年にAT&Tベル研究所のデニス・リッチーが主体となって開発したプログラミング言語である。英語圏では単に C と呼んでおり、日本でも文書や文脈によっては同様に C と呼ぶことがある。.
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Chainer
Chainer (チェイナー) は、ニューラルネットワークの計算および学習を行うためのオープンソースソフトウェアライブラリである。 バックプロパゲーションに必要なデータ構造をプログラムの実行時に動的に生成する特徴があり、複雑なニューラルネットワークの構築を必要とする深層学習で主に用いられる。 Python2.x系および3.x系から利用でき、GPU による演算をサポートしている。 Preferred Networks の主導で開発が進められており、 Preferred Networks が日本の機械学習系のベンチャー企業であることから、日本国内を中心として利用が広がっている。.
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CPU
Intel Core 2 Duo E6600) CPU（シーピーユー、Central Processing Unit）、中央処理装置（ちゅうおうしょりそうち）は、コンピュータにおける中心的な処理装置（プロセッサ）。 「CPU」と「プロセッサ」と「マイクロプロセッサ」という語は、ほぼ同義語として使われる場合も多いが、厳密には以下に述べるように若干の範囲の違いがある。大規模集積回路（LSI）の発達により1個ないしごく少数のチップに全機能が集積されたマイクロプロセッサが誕生する以前は、多数の（小規模）集積回路（さらにそれ以前はディスクリート）から成る巨大な電子回路がプロセッサであり、CPUであった。大型汎用機を指す「メインフレーム」という語は、もともとは多数の架（フレーム）から成る大型汎用機システムにおいてCPUの収まる主要部（メイン）、という所から来ている。また、パーソナルコンピュータ全体をシステムとして見た時、例えば電源部が制御用に内蔵するワンチップマイコン（マイクロコントローラ）は、システム全体として見た場合には「CPU」ではない。.
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統計
統計（とうけい、）は、現象を調査することによって数量で把握すること、または、調査によって得られた数量データ(統計量)のことである。統計の性質を調べる学問は統計学である。.
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疎行列
行列（そぎょうれつ、sparse matrix）とは、成分のほとんどが零である行列のことをいう。スパース行列とも言う。 有限差分法、有限体積法、有限要素法などで離散化された偏微分方程式は一般に疎行列を係数行列とした連立一次方程式となる。 数値解析の分野では、疎行列を前提とした解法が多い。疎行列であれば格納方式を工夫することで次元数を増やすことができる上に、ベクトル-行列積が比較的低計算量で求められるためである。.
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高速フーリエ変換
速フーリエ変換（こうそくフーリエへんかん、fast Fourier transform, FFT）は、離散フーリエ変換（discrete Fourier transform, DFT）を計算機上で高速に計算するアルゴリズムである。高速フーリエ変換の逆変換を逆高速フーリエ変換（inverse fast Fourier transform, IFFT）と呼ぶ。.
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英語版ウィキペディア
英語版ウィキペディア（えいごばんウィキペディア、English Wikipedia）は、英語によって執筆・編集されているウィキペディアである。2001年1月15日に設立された最初のウィキペディアであり、現在に至るまで様々な言語のウィキペディアの中で最大規模を誇る。 2008年10月1日時点では、存在する全言語のウィキペディアの記事のうち、約22%強が英語版であるWikipedia:全言語版の統計 - 記事数の推移。2003年10月までは、この割合は過半数を占めていたが、他言語版の記事数の増加により、その割合は徐々に低下している。 2006年3月1日午後11時9分（協定世界時）に総記事数が100万件を突破し、日本ではITMediaでも取り上げられた。当時は毎日約1700項目の新着記事があった。2009年8月17日に300万項目を達成した。300万件目の記事はノルウェーの女優（ベアーテ・エリクセン）の記事である。2015年11月3日には記事数が500万を突破した。英語版の記事数は他の言語版に比して常に圧倒的な量を保持してきた。これについては、そもそもの母語話者人口の多さのみならず、編集者が世界中から集まったうえで情報を持ち寄るという、事実上の国際共通語ならではの強みも加勢している。更には、ある程度以上の経験を積んだ参加者らが「メジャー昇格」というような形であらゆる言語版から集まってくるという現象も伝統的に知られており、これも強みの一つである。 Wikipedia 1.0により、記事に対しての格付けが行われている。 2010年5月13日、ユーザビリティ調査を基にユーザインタフェースを更新した。.
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FFTW
FFTW ("Fastest Fourier Transform in the West") は離散フーリエ変換 (DFT) を計算するためのライブラリで、マサチューセッツ工科大学 (MIT) のマテオ・フリゴ (Matteo Frigo) とスティーブン・ジョンソン (Steven G. Johnson) によって開発された。オープンソース化されたFFTライブラリの中では、デファクトスタンダード的に用いられている。UNIX系OSのパッケージ管理システムでも提供されている。 FFTW は、高速フーリエ変換 (FFT) を実装したフリーソフトウェアの中ではもっとも高速である、とされている (ベンチマークテストによる)。任意のサイズの実数および複素数のデータ配列を、O(n log n) のオーダーの時間で計算することができる。 FFTW の特徴は、ヒューリスティックな方法または状況に合わせた最適な尺度で、適切なアルゴリズムを選ぶことで、高速な演算を実現していることである。他の多くの任意長データに対する FFT アルゴリズムと同様に、データ配列の長さが小さな素数の積となっているときに高速で、２のべき乗の時が最高速であり、大きな素数となっているときにもっとも遅くなるという性質がある。 同じサイズのデータの FFT を何度も繰り返しするとき、そのデータサイズと実行中のプラットフォームの種類からFFTW はもっとも適したアルゴリズムを選ぶことで、もっとも高速な演算が行える。どのアルゴリズムを選択したかをファイルに保存して、それ以降に利用することもできる。 FFTW は guru と呼ばれるインターフェイスを持ち、これにより、そのインターフェイスの後ろにある FFTW の柔軟性をいかんなく発揮できるようにしている。これを使うとデータをメモリ上に置く順序を調整することで、多次元データや複数のデータセットの FFT を1回の関数呼び出しで行うことができる。 FFTW は MPI (Message Passing Interface) を使った「非順序変換」を部分的にサポートしている。クーリーとテューキーの FFT アルゴリズムでのデータ配置では、任意サイズのデータに対する in-place 変換のときに、オーバーヘッドを避けるのは簡単なことではない。 FFTW は GNU General Public License にしたがった利用と配布ができる。また、MIT が販売しており、さらに商用ソフトウェアである MATLAB にも組み込まれている (つまり MATLAB で FFT を計算するときには FFTW が使われる)。FFTW はANSI Cで書かれているが、FORTRAN や C++、その他の言語のインターフェイスもある。FFTW のライブラリ自体の C 言語のコードは 'genfft' というプログラムで生成されており (FFTW の配布パッケージに含まれている)、このツールは Objective Caml で書かれている。 また FFTW は1999年に J. H. Wilkinson Prize for Numerical Software を受賞した。.
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FORTRAN
FORTRAN（フォートラン）は、1954年にIBMのジョン・バッカスによって考案された、コンピューターにおいて広く使われた世界最初の高級言語である。.
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Intel Atom
Intel Atom（インテル アトム、以下 "Atom"）は、インテルが設計・製造する、主に携帯情報端末 (PDA) や低価格PC、組込みシステム向けのマイクロアーキテクチャ及びマイクロプロセッサ群である。 Atomは、インテルの製品分類でも特に低消費電力化が図られたLPIAと呼ばれるカテゴリに属している。LPIA製品としてはマイクロアーキテクチャから新規に開発された初めての製品である。米国時間2008年3月2日に発表され、その年の夏から順次出荷されている。 近年は Intel 64 に対応しているが、初期の製品に64ビット非対応で IA-32 の物もあった。メインストリームの製品との差別化のためか、64ビットと同時にVTに対応したモデルは以前は無かったが、近年はサーバ向けとしてそのようなラインナップも現れた。.
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Intel C++ Compiler
Intel C++ Compiler （インテル シープラスプラス コンパイラ）とはインテルが開発・販売しているC++コンパイラである。日本での販売・サポートはXLsoftが行なっている。略称はICC、あるいはICL（それぞれ、Linux/macOS用およびWindows用コンパイラの実行プログラム名にもとづいている）。.
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Intel Core
Intel Coreは、インテルが製造するx86アーキテクチャのマイクロプロセッサのうち、メインストリームからハイエンドPC向けのCPUに与えられるブランド名である。 Coreプロセッサのラインナップには、最新のIntel Core i9、Core i7、Core i5、Core i3、Core Mプロセッサ（しばしばCore i シリーズ、Coreプロセッサ・ファミリなどと称される）と、その前世代のCore 2 Solo、Core 2 Duo、Core 2 Quad、Core 2 Extreme（Intel Core2の項目を参照）、初代となるIntel Core Solo、Core Duoが含まれる。.
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Intel Integrated Performance Primitives
インテル Integrated Performance Primitives (IPP) とは、マルチメディア・画像処理・信号処理のために最適化された基本関数群からなるソフトウェアライブラリである。ライブラリはインテルプロセッサならびに互換プロセッサをサポートしており、Windows、Linux、macOS、Androidオペレーティングシステムの各プラットフォームで利用可能である。.
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Intel Parallel Studio
Intel Parallel Studio XE（インテル パラレル スタジオ エックスイー）とは、インテル社が開発・販売している、ソフトウェアの並列化に特化したツール群である。日本での販売・サポートはXLsoftが行なっている。.
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Intel Threading Building Blocks
インテル スレッディング・ビルディング・ブロック（Intel® Threading Building Blocks, TBB）は、インテルが公開しているマルチスレッド対応のC++テンプレートライブラリである。マルチCPU・マルチコアCPUなどを搭載したコンピュータ上でアプリケーションを効率よく動作させることができる。 商用版とオープンソース版（Apache License）があり、オープンソース版は無償でダウンロードが可能である。 様々なプラットフォーム上で動作する（クロスプラットフォーム）。.
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Itanium
Itanium（アイテニアム）は、インテルが2001年にリリースした、64ビットマイクロプロセッサ。ヒューレット・パッカード (HP) と共同開発した高性能サーバ向けの命令セットアーキテクチャであるIA-64を初めて採用した。 Itanium 2（アイテニアムツー）は、翌2002年に発表されたItaniumの後継で、3次キャッシュを内蔵させるなど性能の向上を図った。 2008年2月25日、インテルはItanium 2の表記を「Itanium 9000」などに変更した。これはプロセッサナンバーの採用によりItaniumとItanium 2を区別する必要性が薄れたこと、ブランド力の強化などがあげられる。.
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LAPACK
LAPACK (Linear Algebra PACKage) は線型計算のための数値解析ソフトウェアライブラリで、線型方程式や線型最小二乗問題、固有値問題、特異値問題等を数値的に解くために利用される。本ライブラリは複素数または実数を成分とする行列を扱うことが可能であり、LU分解やコレスキー分解、QR分解、シュア分解等の行列の分解を行うためのサブルーチンを含む。サブルーチンは単精度版と倍精度版が提供される。のLAPACKの初版はFORTRAN 77 で実装されていたが、現在はFortran 90が用いられている。LAPACK 3.4.0からはC言語インターフェースであるLAPACKEが統合され、C言語やC++からの利用が容易になった。 LAPACKはLINPACKおよびEISPACKの後継と見做されている。ただし、LINPACKの設計が開発当時近代的であった共有メモリ型ベクトルコンピュータを意識したものであるのに対して、本ライブラリの設計はキャッシュを用いたアーキテクチャを有する、より近代的なコンピュータを意識したものである。LAPACKはLINPACK同様にBLAS（Basic Linear Algebra Subprograms、基本線型代数サブプログラム群）ライブラリ上に構築されている。LAPACKは後に分散メモリ型のコンピュータ向けにやへと拡張された。 LAPACKはBSDライセンスで提供されるオープンソースソフトウェアである。.
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Linux
Linux（リナックス、他の読みは後述）とは、Unix系オペレーティングシステムカーネルであるLinuxカーネル、およびそれをカーネルとして周辺を整備したシステム（GNU/Linuxシステムも参照）である。.
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MacOS
macOS（マックオーエス）は、アップルが開発・販売する、Macのオペレーティングシステムである。かつての名称はOS X、Mac OS Xであった（後述）。 技術的に直系ではないが、Classic Mac OS (Mac OS、System) の後継として、新たにBSD系UNIXをベースに開発された。.
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Microsoft Windows
Microsoft Windows（マイクロソフト ウィンドウズ）は、マイクロソフトが開発・販売するオペレーティングシステム (OS) の製品群。グラフィカルユーザインタフェース (GUI)を採用している。.
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OpenBLAS
OpenBLAS（オープンブラス）とは、行列演算ライブラリで、BLAS のオープンソース実装である。様々なプロセッサ向けに、手作業で最適化している。以前より定評の高かった、Texas Advanced Computing Center の後藤和茂による GotoBLAS（2010年を最後に更新なし）をベースに、2011年に GotoBLAS2 1.13 から派生して開発が続けられている。 Intel Sandy Bridgeマイクロアーキテクチャ や Loongson をはじめとして様々なプロセッサ向けに最適化していて、Intel Math Kernel Library に匹敵する速度で動いていると主張している。.
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Python
Python（パイソン）は、汎用のプログラミング言語である。コードがシンプルで扱いやすく設計されており、C言語などに比べて、さまざまなプログラムを分かりやすく、少ないコード行数で書けるといった特徴がある。.
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TensorFlow
TensorFlow（テンソルフロー)とは、Googleが開発しオープンソースで公開している、機械学習に用いるためのソフトウェアライブラリである。.
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Xeon
Xeon（ジーオン）は、インテルがサーバあるいはワークステーション向けに製造販売している、x86命令セットを持つCPU用のマイクロプロセッサのブランド名である。.
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Xeon Phi
Xeon Phi（ジーオン ファイ ）は、インテルが販売しているLarrabee (社内コード)より派生したMICアーキテクチャ (Many Integrated Core) ベースのHPC向けコプロセッサ（後にプロセッサバージョンも追加）のブランド名である。.
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最適化 (情報工学)
ンピュータ関連において最適化（Optimization）という語は、最適化問題のそれを指すことも多いが、ここでは、コンパイラ最適化などに似た話題について説明する（「情報工学」と記事名には付いているが、全く information engineering の話題ではない）。コンピュータシステムは、主としてコストパフォーマンス上の理由から、効率的に（efficiently）動作することが望ましいことが多い。例えば、コンパイラ最適化は、高速化のためだったり、メモリの使用量を削減するためだったり、電力消費を抑えるためだったりする。最適化の対象となるシステムは、1つのプログラムの場合もあるし、複数のコンピュータの場合もあるし、インターネットのようなネットワーク全体の場合もある。 "optimization" という単語の語源は "optimal"（最適な、最善な）と同じだが、最適化によって真に最適なシステムとなることは稀である。最適化されたシステムは一般にある面でのみ最適となる。プログラムの実行時間を削減するためにメモリ使用量を増やしてでも実行時間を最適化したり、逆にメモリが少ないシステムで実行時間が長くなることを覚悟してメモリ使用量が少ないアルゴリズムを選んだりする。あらゆる場合に最適な方法や設計は存在しないので、技術者は最も重要と思われる観点での最適化のために妥協点を探る。さらに、ソフトウェアを完全に最適にする（それ以上どうやっても最適化できない状態にする）のに要する労力は、その最適化されたシステムを利用することで得られる利益よりも大きい。従って、最適化の工程は完全な最適解に到達する以前に終了させられるのが普通である。幸いなことに、効果の大きい改善は最適化工程の初期に現れることが多い。 最適化は様々なレベルで行われる。最も高いレベルの最適化は設計段階に行われる。設計が最適化されていれば、実装でも効率的なアルゴリズムを利用でき、品質のよいコードになるという利点がある。コンパイラ最適化を使えば、実行ファイルがさらに最適化される。最も低いレベルでは、コンパイラを使わずに人間がアセンブリ言語で最適なコードを書く。コンパイラ最適化の技術の進歩と最近のCPUの複雑さのため、コンパイラよりも最適なコードを人間が書くには大変な技能を要する。そのため、このような最適化を行うプロジェクトは滅多にない。最適化は例外的なケースを考慮しつつ、複雑な妥協点を探ることが多い。従って最適化されたプログラムはプログラマが理解できないほど難解になることも多い。可能であれば等価であることが保証されながらプログラムを変形させるなどの手法でバグの可能性をゼロにすべきだが、できない場合、できてないコードではバグを多く含む危険性がある。.
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最適化問題
最適化問題（さいてきかもんだい、optimization problem）とは、特定の集合上で定義された実数値関数または整数値関数についてその値が最小（もしくは最大）となる状態を解析する問題である。数理計画問題（すうりけいかくもんだい、mathematical programming problem, mathematical program）、数理計画とも呼ばれる。実世界の現象の数理的な解析に関わる問題や抽象的な理論の多くをこの最適化問題という一般的なくくりに入れることができる。物理学やコンピュータビジョンにおける最適化問題は、考えている関数をモデル化された系のエネルギーを表すものと見なすことによって、エネルギー最小化問題と呼ばれることもある。.
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数値解析ソフトウェア
数値解析ソフトウェアは、数値解析を行うために開発・利用されるコンピュータソフトウェア・ライブラリの総称。.
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2003年
この項目では、国際的な視点に基づいた2003年について記載する。.
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2015年
この項目では、国際的な視点に基づいた2015年について記載する。.
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5月9日
5月9日（ごがつここのか）はグレゴリオ暦で年始から129日目（閏年では130日目）にあたり、年末まではあと236日ある。誕生花はクレマチス。.
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64ビット
主な64ビットのプロセッサには以下がある。.
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8月31日
8月31日（はちがつさんじゅういちにち）は、グレゴリオ暦で年始から243日目（閏年では244日目）にあたり、年末まであと122日ある。8月の最終日である。.
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Intel MKL、Math Kernel Library。
