@misc{oai:repo.qst.go.jp:00075869,
 author = {本多, 充 and 成田, 絵美 and Honda, Mitsuru and Narita, Emi},
 month = {May},
 note = {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。, 2nd International Conference on Data Driven Plasma Science (ICDDPS)},
 title = {Fast computation of the steady-state transport solver GOTRESS　assisted by a deep neural network modeling},
 year = {2019}
}