Paralelizace metody momentů a na ní založená tvarová syntéza s využitím strojového učení

Abstract

Tato práce je zaměřena na popis a implementaci metody momentů v elektromagnetismu pro grafické akcelerátory s technologií CUDA. Je zhodnoceno realné zrychlení oproti již existující implementaci v anténním toolboxu AToM vyvíjeném v prostředí MATLAB. Správnost implementace je porovnána s komerčním softwarem. Efektivní implementace metody momentů navíc umožní zrychlení automatizovaného procesu návrhu antén. V části pracující s tvarovou syntézou antén k automatizovanému návrhu je teoreticky zhodnoceno a popsáno chování algoritmu společně s experimentálním použitím algoritmů umělé inteligence jako jsou genetické algoritmy a umělé neuronové sítě ke klasifikaci dat.

This thesis aims to describe and implement the method of moments in electromagnetics using graphical processing units utilizing CUDA technology. Speedups are evaluated with respect to the already existing implementation in Antenna Toolbox for MATLAB and verified with respect to commercial software. An effective implementation of the method of moments allows us to speed up automated antenna design process. In the part focused on shape synthesis, we theoretically evaluate and describe its behavior together with experimental use of machine learning algorithms like genetic algorithms and artificial neural networks for data classification.