The reverse mode of automatic differentiation applied to the MATLAB language - advanced methods for adjoint code generation

Das Software-Werkzeug Automatisches Differenzieren für MATLAB (ADiMat) wird um den Rückwärts- oder Adjungiertenmodus erweitert. Dieser erlaubt die hocheffiziente Berechnung der Ableitungen von skalaren Funktionen, d.h. langer Gradienten und großer Hesse-Matrizen, und spielt damit eine zentrale Rolle in vielen Verfahren zur numerischen Optimierung, beispielsweise Formoptimierung, Datenassimilierung und beim Deep Learning, beim Trainieren tiefgeschachtelter neuronaler Netze. ADiMat erlaubt die automatische Generierung von Adjungiertencode für beliebige in MATLAB geschriebene Funktionen und Programme. Zur Umsetzung des Adjungiertencodegenerators in ADiMat wurde erstmals XML zur Repräsentation des abstrakten Syntaxbaumes und XSLT zur Transformation desselben eingesetzt. Dieser innovative Ansatz im Compilerbau hat sich dabei als tragfähig und vielversprechend erwiesen.