WO2022124010A1 - 演算制御装置、演算制御方法、および記録媒体 - Google Patents

演算制御装置、演算制御方法、および記録媒体 Download PDF

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有宏 吉田
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    • G06F9/30—Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
    • G06F9/38—Concurrent instruction execution, e.g. pipeline or look ahead

Definitions

  • the present invention relates to an arithmetic control device, an arithmetic control method, and a recording medium, and more particularly to an arithmetic control device, an arithmetic control method, and a recording medium that generate a quasi-random number sequence based on a specific sequence.
  • Quasi-random numbers are used in various technical fields such as computational physics.
  • Related techniques that utilize quasi-random numbers include, for example, physics simulation, computer graphics generation, and pricing of financial derivative products.
  • Non-Patent Document 1 describes a method of calculating a Sobol sequence using a Gray code. Further, Patent Document 1 describes a method of generating a quasi-random number sequence based on a generalized Niederreiter sequence. The generalized Niederreiter sequence includes the Faule sequence as well as the Sobol sequence.
  • Patent Document 1 describes that a plurality of arithmetic units share and calculate a sequence. More specifically, in Patent Document 1, first, the section of the sequence in charge of each arithmetic unit is defined. Next, each arithmetic unit executes arithmetic processing for calculating a specific sequence in parallel from the starting point of the section of the sequence in charge. As a result, the time required for the arithmetic processing for calculating a specific sequence can be shortened.
  • each arithmetic unit executes a matrix operation and a matrix vector product operation in order to obtain an initial value that is a starting point of a sequence section in charge of each arithmetic unit. Since the load of this matrix operation is large, the advantage of parallel arithmetic processing that the processing time for calculating a specific sequence can be shortened is impaired.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is to shorten the processing time for calculating a specific sequence by parallel arithmetic processing.
  • the arithmetic control device is a preparatory processing means for determining the starting point of each arithmetic processing of a plurality of arithmetic units by using a recurrence formula, and a parallel arithmetic processing using the plurality of arithmetic units.
  • a parallel arithmetic processing means that calculates a specific sequence by solving a given mathematical expression from the starting point of the arithmetic processing for each arithmetic unit, and a quasi-random sequence that generates a quasi-random sequence based on the specific sequence. It is equipped with a generation means.
  • a recurrence formula is used to determine the starting point of each arithmetic processing of a plurality of arithmetic units, and in the parallel arithmetic processing using the plurality of arithmetic units, each arithmetic unit is used.
  • a specific sequence is calculated by solving a given mathematical expression from the starting point of the arithmetic processing of the above, and a quasi-random sequence is generated based on the specific sequence.
  • the recording medium uses a recurrence formula to determine the starting point of each arithmetic processing of a plurality of arithmetic units, and a parallel arithmetic processing using the plurality of arithmetic units.
  • a recurrence formula to determine the starting point of each arithmetic processing of a plurality of arithmetic units, and a parallel arithmetic processing using the plurality of arithmetic units.
  • the quasi-random number sequence includes a "lowdiscrepancy sequence”, a “low discrepancy sequence”, and a “low discrepancy sequence”.
  • Equation 1 The generalized kneader lighter sequence can be expressed as in Equation 1. (Formula 1)
  • b is an integer of 2 or more
  • n is a positive integer
  • T is an nth-order square matrix having a unique integer component
  • ai is an n-dimensional vector having an integer component of 0 or more and less than b.
  • G is defined as an nth-order square matrix in which all diagonal components are 1, all upper and sub-diagonal components are -1, and all other components are 0. (Formula 3)
  • Equation 4 the vector ai described above has the properties shown in Equation 4.
  • ⁇ is the Kronecker delta
  • ki is the smallest j that satisfies ai , j ⁇ b-1.
  • x'i is defined by the formula 5. (Formula 5)
  • Equation 6 is obtained by applying the relational expressions shown in Equations 4 and 5 to Equation 1. (Formula 6)
  • T is an nth-order square matrix with n eigenvalue components (n is a positive integer).
  • Te ki is the ki column of the matrix T.
  • k i is the minimum j ( ⁇ 1) that satisfies a i, j ⁇ b-1.
  • x'i + 1 is calculated from the immediately preceding x'i according to Equation 6.
  • Parallel arithmetic processing means that a plurality of arithmetic units share a certain arithmetic processing and execute arithmetic processing in parallel. In this case, the starting point of the arithmetic processing by each arithmetic unit is first determined.
  • Formula 7 is obtained by applying the relational expressions shown in the above formulas 5 and 6 to the above formula 1. (Formula 7)
  • each arithmetic unit uses mathematical expression 7 to determine the starting point of arithmetic processing.
  • each arithmetic unit is in charge of d numbers in the sequence expressed by the formula 6 (d is a positive integer).
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an arithmetic control device 10 according to the present embodiment.
  • the arithmetic control device 10 includes a preparation processing unit 11, a parallel arithmetic processing unit 12 including a plurality of arithmetic units, and a quasi-random number sequence generation unit 13.
  • the preparatory processing unit 11 determines the starting point of each arithmetic processing of the plurality of arithmetic units by using a recurrence formula (as an example, the mathematical formula 8 described later).
  • a recurrence formula as an example, the mathematical formula 8 described later.
  • the preparatory process means a process of finding the starting point of a section of a sequence in which a plurality of arithmetic units are in charge of each. An example of the preparatory process will be described later.
  • the preparation processing unit 11 outputs information indicating the starting point of the section of the sequence in charge of each of the plurality of arithmetic units to the parallel arithmetic processing unit 12.
  • the parallel arithmetic processing unit 12 calculates a specific sequence by solving a given mathematical expression from the starting point of the arithmetic processing for each arithmetic unit in the parallel arithmetic processing using a plurality of arithmetic units.
  • Parallel arithmetic processing means arithmetic processing executed in parallel by a plurality of arithmetic units. An example of parallel arithmetic processing will be described later.
  • the parallel arithmetic processing unit 12 outputs the calculated specific sequence of data to the quasi-random number sequence generation unit 13.
  • the quasi-random number sequence generation unit 13 generates a quasi-random number sequence based on a specific sequence.
  • the specific sequence is the generalized kneader-writer sequence shown in Equation 1.
  • the particular sequence may be a Sobol sequence or a Faule sequence.
  • the specific sequence is not particularly limited as long as it is used to generate a quasi-random number sequence.
  • the data of the quasi-random number sequence may be transmitted to a subsequent stage or an external device (not shown) for performing arithmetic processing (for example, physical simulation) using the quasi-random number sequence.
  • Equation 8 is a recurrence formula showing the relationship between the two initial values ( x'i + b m and x'i ). (Formula 8)
  • Tem + ki and Tem are the m + kith column and the mth column of the above-mentioned matrix T, respectively. Both em + ki and em are n -dimensional vectors.
  • the parallel arithmetic processing unit 12 calculates a specific sequence from the starting point obtained by the previous preparatory processing according to the mathematical formula 6.
  • Equation 6 is reprinted below. (Formula 6)
  • FIG. 5 shows the flow of arithmetic processing in the related technique.
  • the initial value which is the starting point of the arithmetic processing by the p arithmetic instruments is obtained.
  • p arithmetic units calculate a specific sequence represented by the mathematical formula 6 according to the mathematical formula 6 from the starting point of each arithmetic processing.
  • Equation 7 includes an operation (TG) ai of the matrix vector product.
  • the matrix TG contains n ⁇ n components.
  • FIG. 2 shows the flow of arithmetic processing in this embodiment.
  • the initial value that is the starting point of the arithmetic processing by the p arithmetic units is obtained by the preparatory processing using the mathematical formula 8.
  • p arithmetic units execute parallel arithmetic processing.
  • the configuration according to the present embodiment is superior to the related technique described in Patent Document 1 in that 2n (p-1) ⁇ 2n 2- It is when n and when p ⁇ n + 1/2.
  • the configuration according to the present embodiment is superior to the related technique described in Patent Document 1.
  • the conditions described here are just examples. Under different conditions, the situation in which the configuration according to this embodiment becomes dominant may differ.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a flow of processing executed by each part of the arithmetic control device 10.
  • the preparation processing unit 11 uses a recurrence formula to determine the starting point of each arithmetic processing of the plurality of arithmetic units (S1).
  • the parallel arithmetic processing unit 12 calculates a specific sequence by solving a given mathematical expression from the starting point of the arithmetic processing for each arithmetic unit using a plurality of arithmetic units (S2).
  • the quasi-random number sequence generation unit 13 After that, the quasi-random number sequence generation unit 13 generates a quasi-random number sequence based on a specific sequence (S3).
  • the preparatory processing unit 11 uses a recurrence formula to determine the starting point of each arithmetic processing of the plurality of arithmetic units.
  • the parallel arithmetic processing unit 12 calculates a specific sequence by solving a given mathematical expression from the starting point of arithmetic processing for each arithmetic unit using a plurality of arithmetic units.
  • the quasi-random number sequence generation unit 13 generates a quasi-random number sequence based on a specific sequence.
  • a plurality of arithmetic units calculate a specific sequence from each starting point. Perform parallel arithmetic processing to do so.
  • the processing time for calculating a specific sequence by the parallel arithmetic processing can be shortened as compared with the configuration in which the plurality of arithmetic units independently calculate the starting points of the parallel arithmetic processing.
  • Each component of the arithmetic control device 10 described in the above embodiment shows a block of functional units. Some or all of these components are realized by, for example, the information processing apparatus 900 as shown in FIG. FIG. 4 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the information processing apparatus 900.
  • the information processing apparatus 900 includes the following configuration as an example.
  • -CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • -Program 904 loaded into RAM 903
  • a storage device 905 that stores the program 904.
  • Drive device 907 that reads and writes the recording medium 906.
  • -Communication interface 908 for connecting to the communication network 909.
  • -I / O interface 910 for inputting / outputting data -Bus 911 connecting each component
  • Each component of the arithmetic control device 10 described in the above embodiment is realized by the CPU 901 reading and executing the program 904 that realizes these functions.
  • the program 904 that realizes the functions of each component is stored in, for example, a storage device 905 or ROM 902 in advance, and the CPU 901 is loaded into the RAM 903 and executed as needed.
  • the program 904 may be supplied to the CPU 901 via the communication network 909, or may be stored in the recording medium 906 in advance, and the drive device 907 may read the program and supply the program to the CPU 901.
  • the arithmetic control device 10 described in the above embodiment is realized as hardware. Therefore, it is possible to obtain the same effect as the effect described in the above embodiment.
  • the quasi-random number sequence is used, for example, in physics calculations in various science and technology such as computational physics, as well as in the generation of computer graphics and the pricing of financial derivative products.

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Abstract

並列演算処理により特定の数列を算出するための処理時間を短縮する。準備処理部（１１）は、漸化式を用いて、複数の演算器のそれぞれの演算処理の起点を決定し、並列演算処理部（１２）は、複数の演算器を用いた並列演算処理において、演算器ごとの演算処理の起点から、所与の数式を解くことによって、特定の数列を算出し、準乱数列生成部（１３）は、特定の数列に基づいて、準乱数列を生成する。

Description

演算制御装置、演算制御方法、および記録媒体
　本発明は、演算制御装置、演算制御方法、および記録媒体に関し、特に、特定の数列に基づいて、準乱数列を生成する演算制御装置、演算制御方法、および記録媒体に関する。
　計算物理をはじめとする様々な技術領域において、準乱数列が利用されている。準乱数列を利用する関連する技術として、例えば、物理シミュレーションのほか、コンピュータグラフィックスの生成、および、金融派生商品の価格付けなどが挙げられる。
　関連する技術では、数式を演算することによって、数列（数系列）を算出し、算出した数列から、準乱数列を生成する。準乱数列を生成するために、様々な数列が利用される。一例では、非特許文献１には、グレイコードを用いて、ソボル列を算出する手法が記載されている。また、特許文献１には、一般化されたニーダーライター列（generalized Niederreiter sequence）に基づいて、準乱数列を生成する手法が記載されている。一般化されたニーダーライター列は、ソボル列のほかに、ファウレ列（Faure sequence）などを含む。
　さらに、特許文献１には、複数の演算器が、数列を分担して算出することが記載されている。より詳細には、特許文献１では、まず、各演算器が担当する数列の区間を定める。次に、各演算器が、担当する数列の区間の起点から、並列的に、特定の数列を算出するための演算処理を実行する。これにより、特定の数列を算出するための演算処理に要する時間を短縮することができる。
国際公開第１９９６／０１８１４４号
Antonov, I.A. and Saleev, V.M. (1979) "An economic method of computing LPτ-sequences"
　特許文献１に記載の関連する技術では、各演算器が担当する数列の区間の起点となる初期値を求めるために、それぞれの演算器が行列演算および行列ベクトル積の演算を実行する。この行列演算の負荷が大きいために、特定の数列を算出するための処理時間を短縮できるという並列演算処理の利点を損なっている。
　本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、並列演算処理により特定の数列を算出するための処理時間を短縮することにある。
　本発明の一態様に係わる演算制御装置は、漸化式を用いて、複数の演算器のそれぞれの演算処理の起点を決定する準備処理手段と、前記複数の演算器を用いた並列演算処理において、演算器ごとの前記演算処理の起点から、所与の数式を解くことによって、特定の数列を算出する並列演算処理手段と、前記特定の数列に基づいて、準乱数列を生成する準乱数列生成手段とを備えている。
　本発明の一態様に係わる演算制御方法は、漸化式を用いて、複数の演算器のそれぞれの演算処理の起点を決定し、前記複数の演算器を用いた並列演算処理において、演算器ごとの前記演算処理の起点から、所与の数式を解くことによって、特定の数列を算出し、前記特定の数列に基づいて、準乱数列を生成することを含む。
　本発明の一態様に係わる記録媒体は、漸化式を用いて、複数の演算器のそれぞれの演算処理の起点を決定する処理と、前記複数の演算器を用いた並列演算処理において、演算器ごとの前記演算処理の起点から、所与の数式を解くことによって、特定の数列を算出する処理と、前記特定の数列に基づいて、準乱数列を生成する処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムを格納している。
　本発明の一態様によれば、複数の演算器の並列演算処理により特定の数列を算出するための処理時間を短縮することができる。
一実施形態に係わる演算制御装置の構成を示すブロック図である。 一実施形態に係わる準備処理および並列演算処理の一例を示す図である。 一実施形態に係わる演算制御装置の動作を示すフローチャートである。 一実施形態に係わる演算制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 関連する技術の一例を示す図である。
　以下の説明において、準乱数列は、「超一様分布列」、「低食い違い量列」、および「低ディスクレパンシ列」を含む。
　（数列についての説明）
　まず、準乱数列を生成するための数列について、説明する。準乱数列を生成するために用いられる数列として、非特許文献１に記載されたソボル列のほかに、ファウレ列（Faure sequence）、また、一般化されたニーダーライター列（generalized Niederreiter sequence）が知られている。
　一般化されたニーダーライター列は、数式１のように表現することができる。
（数式１）
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　ｂは２以上の整数、ｎは正の整数、Ｔは固有の整数成分を持つｎ次正方行列である。また、ａｉは０以上ｂ未満の整数成分を持つｎ次元ベクトルである。なお、数式１のmod bはｂを法とする加算または乗算を行うことを意味し、以降の数式においても同様である。
　準乱数列は、数式１から、ｘｉ／２ｎ（ｉ＝０，１，２・・・，ｂｎ－１）と求められる。
　ベクトルａｉの第ｊ成分（ｊ＝１～ｉ）を、ａｉ，ｊとおく。ａｉ，ｊは、ｉのｂ進数表現における下位からｊ桁目（ただしｊ＝１のときは最下位の桁）の値である。ａｉ，ｊは、数式２に基づいて規定される。
（数式２）
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　数式３に示すように、対角成分がすべて１、上副対角成分がすべて－１、それ以外の成分がすべて０のｎ次正方行列であるＧを定義する。
（数式３）
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003
　数式３を用いて表現すると、上述のベクトルａｉは、数式４に示す性質を有する。
（数式４）
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000004

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000005
　δはクロネッカーのデルタであり、ｋｉは、ａｉ，ｊ≠ｂ－１を満たす最小のｊである。ｘ′ｉを数式５で定義する。
（数式５）
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000006

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000007

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000008
　数式４および数式５に示す関係式を、数式１に適用することによって、数式６が得られる。
（数式６）
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000009
　Ｔは、ｎ個の固有値の成分を持つｎ次正方行列である（ｎは正の整数）。Ｔｅｋｉは、行列Ｔの第ｋｉ列となる。ｋｉは、ａｉ，ｊ≠ｂ－１を満たす最小のｊ（≧１）である。ｘ′ｉ＋１は、数式６にしたがい、直前のｘ′ｉから算出される。
　準乱数列は、上記の数式５または数式６から、ｘ′ｉ／２ｎ（ｉ＝０，１，２・・・，ｂｎ－１）と求められる。
　複数の演算器が、数式６を解くために、並列演算処理を実行することを考える。並列演算処理とは、複数の演算器が、ある１つの演算処理を分担して、並列的に演算処理を実行することである。この場合、各演算器による演算処理の起点を、まずは決定する。
　まず、特許文献１に記載された関連する技術について説明する。上記の数式５および数式６に示す関係式を、上記の数式１に適用することによって、数式７が得られる。
（数式７）
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000010
　関連する技術では、各演算器が、数式７を用いて、演算処理の起点を決定する。例えば、各演算器が、数式６で表現される数列のうち、ｄ個の数を担当する（ｄは正の整数）。この場合、１つ目の演算器は、ｉ＝０の場合のｘ′ｉを初期値として算出する。２つ目以降の演算器は、ｉ＝ｄ，２ｄ，３ｄ，・・・の各場合のｘ′ｉを初期値として算出する。
　数式７は、行列ベクトル積の演算（ＴＧ）ａｉを含んでいるため、演算器にとっての負荷が大きい。この点が、特許文献１に記載された関連する技術の欠点である。以下で、本実施形態に係る構成を説明する。
　（演算制御装置１０）
　図１は、本実施形態に係わる演算制御装置１０の構成を示すブロック図である。図１に示すように、演算制御装置１０は、準備処理部１１、複数の演算器を含む並列演算処理部１２、及び準乱数列生成部１３を備えている。
　準備処理部１１は、漸化式（一例として、後述の数式８）を用いて、複数の演算器のそれぞれの演算処理の起点を決定する。以下では、準備処理部１１が実行する処理を準備処理と呼ぶ。準備処理とは、複数の演算器がそれぞれ担当する数列の区間の起点を求める処理を意味する。準備処理の一例を後述する。
　準備処理部１１は、複数の演算器がそれぞれ担当する数列の区間の起点を示す情報を、並列演算処理部１２へ出力する。
　並列演算処理部１２は、複数の演算器を用いた並列演算処理において、演算器ごとの演算処理の起点から、所与の数式を解くことによって、特定の数列を算出する。並列演算処理とは、複数の演算器が並列的に実行する演算処理を意味する。並列演算処理の一例を後述する。
　並列演算処理部１２は、算出した特定の数列のデータを準乱数列生成部１３へ出力する。
　準乱数列生成部１３は、特定の数列に基づいて、準乱数列を生成する。特定の数列は、数式１に示す一般化されたニーダーライター列である。あるいは、特定の数列は、ソボル列またはファウレ列であってもよい。しかしながら、特定の数列は、準乱数列を生成するための用いられるものであれば、特に限定されない。なお、準乱数列のデータは、準乱数列を用いる演算処理（例えば物理シミュレーション）を行う後段または外部機器（図示せず）へ送信されてよい。
　（準備処理および並列演算処理）
　上述した準備処理および並列演算処理の一例について、補足して説明する。
　各演算器が担当する数列の区間を示す数ｄを、それぞれｄ＝ｂｍとする。ｍは正の整数である。このとき、各演算器による演算処理の起点となる初期値は、数式８に基づいて、算出することができる。数式８は、２つの初期値（ｘ′ｉ＋ｂ ｍとｘ′ｉ）の間の関係を示す漸化式である。
（数式８）
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000011
　Ｔｅｍ＋ｋｉ、Ｔｅｍは、それぞれ、上述した行列Ｔの第ｍ＋ｋｉ列、第ｍ列となる。ｅｍ＋ｋｉ、ｅｍは、どちらもｎ次元ベクトルである。上述の準備処理において、準備処理部１１は、数式８にしたがい、第ｉ＋１番目の演算器による演算処理の起点となる初期値として、ｘ′ｉ＋ｂ ｍ（ｉ＝０，１，・・・，ｂｎ－ｂｍ－１）を算出する。
　次に、並列演算処理では、並列演算処理部１２が、先の準備処理によって得られた起点から、数式６にしたがい、特定の数列を算出する。ここで、数式６を下に再掲する。
（数式６）
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000012
　図２および図５を参照して、本実施形態に係わる構成と、関連する技術とを対比して説明する。具体的には、本実施形態に係わる構成と、特許文献１に記載された関連する技術との間で、各演算器による演算処理の起点を決定するための処理に要する時間を比較する。ここでは、並列演算処理を実行する演算器の数をｐとする。
　図５は、関連する技術における演算処理の流れを示す。関連する技術では、まず、数式７にしたがい、ｐ個の演算器による演算処理の起点となる初期値を求める。そして、ｐ個の演算器が、それぞれの演算処理の起点から、数式６にしたがい、数式６によって表される特定の数列を算出する。数式７には、行列ベクトル積の演算（ＴＧ）ａｉが含まれている。行列ＴＧは、ｎ×ｎ個の成分を含む。
　したがって、特許文献１に記載された関連する技術では、ｐ個の初期値を求めるために実施される加減算と乗算の総数（以下、演算数と呼ぶ）は、ｐ×ｎ×（２ｎ－１）＝ｐ（２ｎ２－ｎ）となる。ｐ個の演算器が並列演算処理を行う場合、ｐ個の初期値を求めるために要する時間は、ｐ（２ｎ２－ｎ）÷ｐ＝（２ｎ２－ｎ）となる。
　図２は、本実施形態における演算処理の流れを示す。本実施形態では、数式８を用いる準備処理により、ｐ個の演算器による演算処理の起点となる初期値を求める。その後、ｐ個の演算器が、並列演算処理を実行する。数式８は、行列Ｔとｎ次元ベクトルとの間のベクトル演算を２つ含む。１つの初期値を求めるための演算数は、２×ｎ＝２ｎとなる。
　ｐ個の初期値（うち１つ目は既知）を求める準備処理に要する演算数の合計は、２ｎ×（ｐ－１）＝２ｎ（ｐ－１）になる。数式８は漸化式であるから、ｐ個の初期値が１つずつ順番に得られる。ｐ個の初期値を求めるために要する時間は、２ｎ（ｐ－１）となる。
　ｐ個の初期値を求めるために要する時間に関して、本実施形態に係わる構成のほうが、特許文献１に記載された関連する技術よりも優位になるのは、２ｎ（ｐ－１）＜２ｎ２－ｎのときであり、ｐ＜ｎ＋１／２のときである。
　上記の数式６に示す数列が、浮動小数点算術（IEEE Standard for Floating-Point Arithmetic）に関する国際規格IEEE 754における倍精度の数値として出力される場合、ｂｎ≧２５３を満たす必要がある。したがって、ｎ≧５３ｌｏｇｂ２となる。特定の数列がソボル列である場合、ｂ＝２であるから、ｎ≧５３となる。つまり、ｐが５３以下であるならば、ｐ＜ｎ＋１／２の条件が満たされる。
　すなわち、演算器の数ｐが５３個以下である場合、本実施形態に係わる構成のほうが、特許文献１に記載された関連する技術よりも優位になる。ただし、ここで説明した条件はあくまで一例である。異なる条件の下では、本実施形態に係わる構成が優位になる状況は異なりうる。
　（演算制御装置１０の動作）
　図３を参照して、本実施形態に係わる演算制御装置１０の動作を説明する。図３は、演算制御装置１０の各部が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
　図３に示すように、まず、準備処理部１１は、漸化式を用いて、複数の演算器のそれぞれの演算処理の起点を決定する（Ｓ１）。
　次に、並列演算処理部１２は、複数の演算器を用いて、演算器ごとの演算処理の起点から、所与の数式を解くことによって、特定の数列を算出する（Ｓ２）。
　その後、準乱数列生成部１３は、特定の数列に基づいて、準乱数列を生成する（Ｓ３）。
　以上で、本実施形態に係わる演算制御装置１０の動作は終了する。
　（本実施形態の効果）
　本実施形態では、準備処理部１１は、漸化式を用いて、複数の演算器のそれぞれの演算処理の起点を決定する。並列演算処理部１２は、複数の演算器を用いて、演算器ごとの演算処理の起点から、所与の数式を解くことによって、特定の数列を算出する。準乱数列生成部１３は、特定の数列に基づいて、準乱数列を生成する。
　以上のように、本実施形態の構成によれば、漸化式を用いる準備処理によって、並列演算処理の起点をまず決定したのち、複数の演算器が、それぞれの起点から、特定の数列を算出するための並列演算処理を実行する。これにより、複数の演算器が、並列演算処理のそれぞれの起点を独立に算出する構成と比較して、並列演算処理により特定の数列を算出するための処理時間を短縮することができる。
　（ハードウェア構成について）
　前記実施形態で説明した演算制御装置１０の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。これらの構成要素の一部又は全部は、例えば図４に示すような情報処理装置９００により実現される。図４は、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
　図４に示すように、情報処理装置９００は、一例として、以下のような構成を含む。
　　・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）９０１
　　・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）９０２
　　・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）９０３
　　・ＲＡＭ９０３にロードされるプログラム９０４
　　・プログラム９０４を格納する記憶装置９０５
　　・記録媒体９０６の読み書きを行うドライブ装置９０７
　　・通信ネットワーク９０９と接続する通信インタフェース９０８
　　・データの入出力を行う入出力インタフェース９１０
　　・各構成要素を接続するバス９１１
　前記実施形態で説明した演算制御装置１０の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム９０４をＣＰＵ９０１が読み込んで実行することで実現される。各構成要素の機能を実現するプログラム９０４は、例えば、予め記憶装置９０５やＲＯＭ９０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ９０１がＲＡＭ９０３にロードして実行される。なお、プログラム９０４は、通信ネットワーク９０９を介してＣＰＵ９０１に供給されてもよいし、予め記録媒体９０６に格納されており、ドライブ装置９０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ９０１に供給してもよい。
　上記の構成によれば、前記実施形態において説明した演算制御装置１０が、ハードウェアとして実現される。したがって、前記実施形態において説明した効果と同様の効果を奏することができる。
　以上、実施形態（及び実施例）を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態（及び実施例）に限定されるものではない。上記実施形態（及び実施例）の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　この出願は、２０２０年１２月７日に出願された日本出願特願２０２０－２０２５９５を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　準乱数列を利用する計算として、例えば、多重積分がある。準乱数列は、例えば、計算物理をはじめとする様々な科学技術での物理演算のほか、コンピュータグラフィックスの生成、および、金融派生商品の価格付けなどで利用される。
　　１０　演算制御装置
　　１１　準備処理部
　　１２　並列演算処理部
　　１３　準乱数列生成部

Claims (6)

  1. 　漸化式を用いて、複数の演算器のそれぞれの演算処理の起点を決定する準備処理手段と、
    　前記複数の演算器を用いた並列演算処理において、演算器ごとの前記演算処理の起点から、所与の数式を解くことによって、特定の数列を算出する並列演算処理手段と、
    　前記特定の数列に基づいて、準乱数列を生成する準乱数列生成手段と
    　を備えた演算制御装置。
  2. 　前記漸化式は、前記複数の演算器のそれぞれの前記演算処理の起点である初期値の間の関係を示す
    　ことを特徴とする請求項１に記載の演算制御装置。
  3. 　前記特定の数列は、一般化されたニーダーライター列である
    　ことを特徴とする請求項１または２に記載の演算制御装置。
  4. 　前記準乱数列は、超一様分布列、低食い違い量列、および低ディスクレパンシ列を含む
    　ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の演算制御装置。
  5. 　漸化式を用いて、複数の演算器のそれぞれの演算処理の起点を決定し、
    　前記複数の演算器を用いた並列演算処理において、演算器ごとの前記演算処理の起点から、所与の数式を解くことによって、特定の数列を算出し、
    　前記特定の数列に基づいて、準乱数列を生成する
    　演算方法。
  6. 　漸化式を用いて、複数の演算器のそれぞれの演算処理の起点を決定する処理と、
    　前記複数の演算器を用いた並列演算処理において、演算器ごとの前記演算処理の起点から、所与の数式を解くことによって、特定の数列を算出する処理と、
    　前記特定の数列に基づいて、準乱数列を生成する処理と
    　をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納した、一時的でない記録媒体。
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Title
TEZUKA, SHU; FUSHIMI, MASANORI: "Multiple Integration using Low-Discrepancy Sequences Generated by Fibonacci Polynomials", IPSJ SIG NOTES, vol. 92, no. 26, 21 March 1992 (1992-03-21), JP , pages 27 - 32, XP009537614, ISSN: 0919-6072 *

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