АДМБ
 | |
| Разработано | Дэвид Фурнье |
|---|---|
| Разработчик | Основная команда ADMB [1] |
| Стабильная версия | 13.1 [2] / 23 декабря 2022 г |
| ТЫ | Кросс-платформенный |
| Лицензия | БСД |
| Веб-сайт | www |
| Диалекты | |
| С++ | |
ADMB или AD Model Builder — это бесплатный пакет программного обеспечения с открытым исходным кодом для нелинейного статистического моделирования . [3] [4] Он был создан Дэвидом Фурнье и в настоящее время разрабатывается в рамках проекта ADMB, созданного некоммерческой организацией ADMB Foundation. «AD» в AD Model Builder относится к возможностям автоматического дифференцирования , предоставляемым библиотекой AUTODIF — расширением языка C++, также созданным Дэвидом Фурнье, которое реализует автоматическое дифференцирование в обратном режиме. [5] Сопутствующий программный пакет ADMB-RE обеспечивает дополнительную поддержку моделирования случайных эффектов . [6]
Особенности и использование [ править ]
Методы Монте-Карло для цепей Маркова интегрированы в программное обеспечение ADMB, что делает его полезным для байесовского моделирования. [7] В дополнение к байесовским иерархическим моделям ADMB обеспечивает поддержку моделирования случайных эффектов в частотной структуре с использованием аппроксимации Лапласа и выборки по важности. [6]
ADMB широко используется учеными в академических учреждениях, государственных учреждениях и международных комиссиях. [8] чаще всего для экологического моделирования. В частности, рыбных запасов. оценки с использованием этого программного обеспечения было построено множество моделей [9] ADMB доступен бесплатно по новой лицензии BSD . [10] с версиями, доступными для Windows , Linux , Mac OS X и OpenSolaris операционных систем . [10] Исходный код ADMB стал общедоступным в марте 2009 года. [11] [12]
История и предыстория [ править ]
Реализация [ править ]
Работа Дэвида Фурнье в 1970-х годах по разработке сильно параметризованных интегрированные статистические модели в рыболовстве мотивировали разработка библиотеки AUTODIF и, в конечном итоге, ADMB. Уравнения правдоподобия в этих моделях обычно нелинейны, и оценки параметры полученные численными методами.
В начале работы Фурнье стало ясно, что общие числовые значения решения этих вероятностных проблем могут быть только надежно достигается с помощью алгоритмов минимизации функций, которые включать точную информацию о градиентах вероятности поверхность. Вычисление градиентов (т.е. частных производных вероятности относительно всех переменных модели) также необходимо выполнить с помощью с той же точностью, что и само вычисление правдоподобия.
Фурнье разработал протокол написания кода для вычисления требуемого производные, основанные на цепном правиле дифференциального исчисления. Этот протокол очень похож на набор методов, которые стали известны как ``автоматическое дифференцирование в обратном режиме . [13]
Статистические модели, использующие эти методы [14] [15] [16] [17] обычно включал восемь составляющих сегментов кода:
- целевая функция;
- сопряженный код для вычисления частных производных целевой функции по оцениваемым параметрам;
- выделенная память для хранения промежуточных данных для производных вычислений, известная как «стек градиентов», и программное обеспечение для управления им;
- минимизатор функции;
- алгоритм проверки правильности производных по отношению к конечно-разностным аппроксимациям;
- алгоритм для вставки параметров модели в вектор, которым можно манипулировать с помощью минимизатора функции и соответствующего производного кода;
- алгоритм для возврата значений параметров в вычисление правдоподобия и соответствующий производный код; и
- алгоритм вычисления вторых частных производных целевой функции по оцениваемым параметрам, матрица Гессе .
Разработчиков моделей обычно интересует только первый из них. составляющие. Любые инструменты программирования, которые могут сократить накладные расходы развитие и поддержание остальных семи значительно увеличит их производительность.
Бьёрн Страуструп начал разработку C++ в 1970-х годах в Bell Labs в качестве усовершенствование языка программирования C. C++ широко распространился, и В 1989 году компиляторы C++ стали доступны для персональных компьютеров. Полиморфизм C++ позволяет представить программирование система, в которой все математические операторы и функции могут быть перегружен для автоматического вычисления производных вкладов каждая дифференцируемая числовая операция в любой компьютерной программе.
Исследования выдры [ править ]
Фурнье основал Otter Research Ltd. в 1989 году и к 1990 году библиотека AUTODIF включала специальные классы для вычислений производных и необходимые перегруженные функции для всех операторов C++ и все функции стандартной математической библиотеки C++. Библиотека AUTODIF автоматически вычисляет производные целевой функции. с той же точностью, что и сама целевая функция и тем самым освобождает разработчика от обременительной задачи написания и поддержка производного кода для статистических моделей. Не менее важно с точки зрения разработки модели, Библиотека AUTODIF включает в себя «стек градиентов», минимизатор функции квазиньютона, средство проверки производных и контейнерные классы для векторов и матриц. Первое приложение библиотеки AUTODIF было опубликовано в 1992 году. [18]
Однако библиотека AUTODIF не освобождает разработчика полностью от написание всех компонентов модели, перечисленных выше. В 1993 году Фурнье далее абстрагировался от написания статистических моделей, создав ADMB — специальную программу. «язык шаблонов» для упрощения спецификации модели путем создание инструментов для трансформировать модели, написанные с использованием шаблонов, в библиотеку AUTODIF Приложения. ADMB создает код для управления обменом моделью. параметры между моделью и минимизатором функции, автоматически вычисляет матрицу Гессе и инвертирует ее, чтобы получить оценить ковариацию оцениваемых параметров. ADMB таким образом завершает освобождение разработчика модели от всех утомительных накладные расходы на управление нелинейной оптимизацией, тем самым освобождая его или ее от сосредоточьтесь на более интересных аспектах статистической модели.
К середине 1990-х годов ADMB получил признание исследователей, работающих над все аспекты управления ресурсами. Популяционные модели, основанные на ADMB используются для мониторинга ряда видов, находящихся под угрозой исчезновения. виды и промысловые популяции рыб, в том числе киты, дельфины, морские львы, пингвины, альбатросы, морские ушки, омары, тунцы, марлины, акулы, скаты, анчоусы и минтай. ADMB также был используется для реконструкции движений многих видов животных, отслеживаемых с помощью электронные метки.
В 2002 году Фурнье объединился с Хансом Скаугом, чтобы представить случайную эффекты в ADMB. Этот разработка включала автоматический расчет второго и третьего производные и использование автоматического дифференцирования в прямом режиме с последующим в некоторых случаях две развертки обратной модели AD.
Проект ADMB [ править ]
В 2007 году группа пользователей ADMB, в которую входили Джон Сиберт, Марк Маундер и Андерс Нильсен были обеспокоены долгосрочными перспективами ADMB. разработка и обслуживание. Была достигнута договоренность с Otter Research продаст авторские права ADMB с целью сделать ADMB проектом с открытым исходным кодом и распространять его без заряжать. Создан некоммерческий фонд ADMB Foundation. координировать разработку и продвигать использование ADMB. Фонд ADMB подготовил предложение Гордону и Бетти Мур. Фонд для приобретения ADMB у Otter Research. Фонд Мура предоставил грант Национальный центр экологического анализа и синтеза в Калифорнийском университете в Санта-Барбаре в конце 2007 года, чтобы регенты Калифорнийского университета могли приобрести права на ADMB. Покупка была завершена в середине 2008 года, и были размещены полные библиотеки ADMB. на веб-сайте проекта ADMB в декабре 2008 г. К маю 2009 г. произошло более 3000 загрузок библиотек. исходный код был доступен в декабре 2009 года. В середине 2010 года ADMB поддерживался во всех распространенных операционных системах (Windows, Linux, MacOS и Sun/SPARC) для всех распространенных компиляторов C++. (GCC, Visual Studio, Borland), как для 32-, так и для 64-разрядных версий. архитектуры.
Усилия Фонда ADMB в течение первых двух лет существования ADMB Проект сосредоточился на автоматизация сборки ADMB для разных платформ, оптимизация установки и создание удобная рабочая среда. Планируемое техническое события включать распараллеливание внутренних вычислений, внедрение гибридного MCMC и улучшение большой разреженной матрицы для использования в моделях случайных эффектов.
См. также [ править ]
- Список статистических пакетов
- Список программного обеспечения для численного анализа
- Сравнение программного обеспечения для численного анализа
Ссылки [ править ]
- ^ «Основная команда ADMB» .
- ^ «Релизы ADMB» .
- ^ "admb-проект" . Проект АДМБ. Архивировано из оригинала 3 марта 2009 года . Проверено 1 апреля 2009 г.
- ^ Фурнье, Д.А., Х.Дж. Скауг, Дж. Анчета, Дж. Янелли, А. Магнуссон, М. Н. Маундер, А. Нильсен и Дж. Сиберт. 2012. AD Model Builder: использование автоматического дифференцирования для статистического вывода сильно параметризованных сложных нелинейных моделей. Оптим. Методы 27:233-249
- ^ «AUTODIF: расширение языка массивов C++ с автоматическим дифференцированием для использования в нелинейном моделировании и статистике» (PDF) . Проект АДМБ. Архивировано из оригинала (PDF) 11 июля 2011 г. Проверено 3 декабря 2008 г.
- ^ Перейти обратно: а б «Случайные эффекты в AD Model Builder: руководство пользователя ADMB-RE» (PDF) . Проект АДМБ. Архивировано из оригинала (PDF) 11 июля 2011 г. Проверено 3 декабря 2008 г.
- ^ «Введение в AD Model Builder версии 9.0.0» (PDF) . Проект АДМБ. Архивировано из оригинала (PDF) 4 января 2011 г. Проверено 3 декабря 2008 г.
- ^ «База пользователей ADMB и основные приложения» . Проект АДМБ. Архивировано из оригинала 24 июля 2011 г. Проверено 2 декабря 2008 г.
- ^ «Библиография: Фондовые оценки» . Проект АДМБ. Архивировано из оригинала 26 февраля 2013 г. Проверено 3 декабря 2008 г.
- ^ Перейти обратно: а б «Загрузки ADMB» . Проект АДМБ . Проверено 28 июля 2010 г.
- ^ «Пресс-релиз UCSB: «Программное обеспечение для оценки рыбных запасов теперь общедоступно » . Калифорнийский университет, Санта-Барбара . Проверено 9 декабря 2008 г.
- ^ «Доступен исходный код ADMB» . Проект АДМБ. Архивировано из оригинала 18 апреля 2010 г. Проверено 14 мая 2009 г.
- ^ А. Гриванк и Г. Ф. Корлисс (ред.). Автоматическая дифференциация алгоритмов: теория, реализация и применение. ` Общество промышленной и прикладной математики. 1992.
- ^ Д. Фурнье и И. Дунан. Метод оценки запаса на основе длины, использующий обобщенную модель разницы задержек . Канадский журнал рыболовства и водных наук, 44(2):422–437, 1987.
- ^ Д. Фурнье и А. Уорбертон. Оценка моделей управления рыболовством путем моделирования адаптивного управления – введение составной модели . Канадский журнал рыболовства и водных наук. 46(6):1002-1012, 1989.
- ^ Д. Фурнье, Дж. Сиберт, Дж. Майковски и Дж. Хэмптон. MULTIFAN — метод, основанный на правдоподобии, для оценки параметров роста и возрастного состава на основе наборов данных о различных частотах длины, проиллюстрированный с использованием данных по южному голубому тунцу (Thunnus maccoyii) . Канадский журнал рыболовства и водных наук, 47(2):301–317, 1990.
- ^ Дж. Сиберт, Дж. Хэмптон, Д. Фурнье и П. Биллс. Модель реакции адвекции-диффузии для оценки параметров движения рыбы по данным мечения с применением к тунцу-попрыгунчику (Katsuwonus pelamis) . Канадский журнал рыболовства и водных наук, 56(6):925-938, 1999.
- ^ К. Н. Холланд, Р. Брилл, Р. Чанг, Дж. Сиберт и Д. Фурнье. Физиологическая и поведенческая терморегуляция большеглазого тунца (Thunnus obesus) . Природа, 358:410–412, 1992.
Внешние ссылки [ править ]
- Для загрузки установщиков, руководств и исходного кода: Проект ADMB, заархивированный 12 декабря 2008 г. на Wayback Machine.
- Для поддержки проекта ADMB: Фонд ADMB
- Первоначальный разработчик ADMB: Otter Research Ltd.