ビッグデータ分析

先日、SimulationXを用いた検討方法の一つとしてパラメータスタディをご紹介しました。

1Dシミュレーションは(もちろんモデルの規模にも依りますが)短時間で計算を行うことが出来ます。その為、数多くの検討が容易に出来る訳ですが、そこで得られた結果をどのように扱うかと言う事について触れてみたいと思います。

前述のように、計算時間が短いため例えば一晩流しておけば数百・数千の結果を得ることも可能です。その中から最適解を見つけ出すという手法を採用する事も有るのではないでしょうか。(結果を集計したイメージが上の図です。)

従来のやり方であればパラメータスタディを行って上図の★印となる解を見つけるという手法により、これ以上の最適解が見つからないという段階までパラメータを突き詰めていくのですが、本当にそれが最適であるのかという事を他の方に示すのは難しいものです。と言うのも、これ以上に検討する余地は無いという根拠を示すことが大変であるからです。

しかしながら、考えられる限りのパラメータスタディに依り数多くの結果(ビッグデータ)を取得しておき、その結果が上図の雲のような何らかの相関があったとすれば、選んだ解はある条件下において最適に近いものであるということがひと目見てわかります。

ESI GroupではINENDIやMINESETと言ったビッグデータ分析を行うためのソフトウェアも取り扱っており、以前のブログで紹介しましたVPSとの連成解析を含めSimulationXを他のソフトウェアと連携させた様々なソリューションを提供しています。

SimulationXのみならず、これらのソフトウェアについてもご興味を持たれましたらお問い合わせください。

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