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アイテム
Fast computation of the steady-state transport solver GOTRESS assisted by a deep neural network modeling
https://repo.qst.go.jp/records/75869
https://repo.qst.go.jp/records/7586922398ccf-8f1b-4089-b7a3-64cd3f89975a
| 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 | |||||
