面向飞腾处理器的多线程可复现DGEMV设计与实现

在高性能计算中,求解大规模、大尺度、长时程和病态问题过程中舍入误差的累计都可能会使算法的最终数值结果失真。在不同的计算软硬件资源下,每次运行的结果可能不一致,而这些结果是开发者调试程序和正确性检查的重要依据,会对科研工作的顺利进行造成干扰,因此算法数值结果的可复现性变得至关重要。文中面向飞腾处理器,基于OpenBLAS软件框架,结合美国伯克利国家实验室的Demmel教授团队开发的ReproBLAS软件中提出的可复现的方法与Castado提出的多层分块技术,使用舍入误差分析和无误差变换等技术,设计出了多线程可复现DGEMV的算法。数值实验显示,所提算法实现了数值计算的可复现性,且输出结果与ReproBLAS相同,验证了所提算法的可靠性。同时,所提算法在相同的测试环境下运行速度至少是ReproBLAS实现算法运行速度的2倍。此外,还将所提算法与日本理化研究所Mukunoki提出的OzBLAS中的可复现DGEMV函数进行对比,同为单线程时该算法的运行速度至少是OzBLAS算法的20倍,在相同多线程数量情况下,该算法的运行速度至少是OzBLAS算法的9倍。理论分析和数值实验均表明,该改进算法比国际上现有的可复现数值算法性能更优。

电池测试标准中对引入导线阻抗的考虑

实验室进行电池标准中的相关测试时,不同测试设备和测试场景下的接线方式,有可能会给电池测试回路引入一定的阻抗。本文详细探讨了应用测试设备时接线方式的差异,依次分析了在容量相关测试、保护电路测试和安全测试中,测试引入导线的阻抗所带来的数据、结论的影响。根据上述分析,本文建议电池试验标准中应考虑引入导线的阻抗带来的影响,必要时应对接线方式或者引入阻抗值进行限制,以增强标准测试结果的可复现性。

理论·实验·指称──实验实在论的两个观点

理论·实验·指称──实验实在论的两个观点郭贵春，肖显静在理论和实验的关系上，人们已做了大量的、有意义的探索，提出了很多具有独创性、深刻性、全面性的见解。本文不讨论所有这些见解，而是从新的视角提出下面两个支持实验实在论的观点。一、渗透理论的实验能检验理...

ReChorus:综合高效易扩展的轻量级推荐算法框架

近年来,各种各样的推荐算法层出不穷,特别是深度学习的发展,极大地推动了推荐系统的研究.然而,各个推荐算法在实现细节、评价方式、数据集处理等方面存在众多差异,越来越多的研究者开始对推荐领域的可复现性产生担忧.为了帮助缓解上述问题,基于PyTorch实现了一个综合、高效、易扩展的轻量级推荐算法框架ReChorus,意为构建一个推荐算法的“合唱团”.ReChorus框架中实现了多种不同类型的推荐算法,类别涵盖常规推荐、序列推荐、引入知识图谱的推荐、引入时间动态性的推荐等;同时,对于一些常见的数据集也提供统一的预处理范式.相比其他推荐系统库,ReChorus在保证综合高效的基础上尽可能做到了轻量实用,同时具有较高的可扩展性,尤其以方便学术研究为导向,非常容易上手实现新的模型.不同的推荐算法在ReChorus框架中能够在相同的实验设定下进行训练和评测,从而实现推荐算法间的有效对比.该项目目前已在GitHub发布:https://github.com/THUwangcy/ReChorus.

图书馆应对“复现性危机”的角色定位与服务策略

本文以图书馆应对"复现性危机"的动因出发,参考国外图书馆等研究机构采取的措施以及国外目前现有的致力于提高研究可复现的准则,并对我国目前关于复现性相关研究进行分析,得出我国目前关于研究可复现的重视还不足,研究进展较缓慢,迫切需要以图书馆为首的研究机构采取一定措施以改变研究不可复现的现状。进一步提出增设"复现性馆员"、辅助研究人员进行预注册、倡导开放研究、协助变革激励机制等图书馆应对"复现性危机"的服务策略,以期帮助图书馆更好地推动学术界的复现性研究进程。

论法律的确定性、妥当性与交谈合理性——评《法律解释学》“法律确定性问题”部分

张志铭教授的专著《法律解释学》"法律确定性问题"部分的讨论存在没说全、没说对与没说透的问题。波斯纳对确定性的三种理解在观察视角与分析要素两个方面存在差异,在法律问题中确定性应被限定于科学意义上的可复现性层面而不包括交谈合理性。交谈合理性是法律解释结论的评价标准,其正当性基础源自法律的基本价值,即作为整体联结存在的法律的确定性价值和妥当性价值。交谈合理性还是法律解释操作的指导原则,解释者应当在法律解释过程中维持可能产生的解释张力,并对解释理由作出充分的说明与展示。交谈合理性的概念有效勾连了法律解释的原理、技术及制度,是研究法律解释现象的重要线索。