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Fast computation of the steady-state transport solver GOTRESS assisted by a deep neural network modeling
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Item type | 会議発表用資料 / Presentation(1) | |||||
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公開日 | 2019-05-21 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | Fast computation of the steady-state transport solver GOTRESS assisted by a deep neural network modeling | |||||
言語 | ||||||
言語 | eng | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_c94f | |||||
資源タイプ | conference object | |||||
アクセス権 | ||||||
アクセス権 | metadata only access | |||||
アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | |||||
著者 |
本多, 充
× 本多, 充× 成田, 絵美× Honda, Mitsuru× Narita, Emi |
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抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | 新たに開発した輸送ソルバGOTRESSは輸送モデルTGLFと協調動作するが、計算速度は遅い。GOTRESSは遺伝的アルゴリズムを用いているため、解周辺におけるデータを大量に生成することを得意としている。そのため、並列計算で得られた数ステップ分のTGLF出力データを元にTGLFを模擬するニューラルネットワークを訓練し、訓練されたモデルを用いてGOTRESSを動作させ高速に収束解を得られる仕組みを構築した。JT-60Uの複数の放電を対象に、高速化の度合いやハイパーパラメータの調整による結果の違いなどについて検証を行った結果を示し、深層学習モデルの有効性を実証した。 | |||||
会議概要(会議名, 開催地, 会期, 主催者等) | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | 2nd International Conference on Data Driven Plasma Science (ICDDPS) | |||||
発表年月日 | ||||||
日付 | 2019-05-13 | |||||
日付タイプ | Issued |