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  1. 学会発表・講演等
  2. 口頭発表

機械学習法を用いたGOTRESSシミュレーションの高速化

https://repo.qst.go.jp/records/77752
https://repo.qst.go.jp/records/77752
871d7396-d8b0-4597-b123-e7f356374074
Item type 会議発表用資料 / Presentation(1)
公開日 2019-12-02
タイトル
タイトル 機械学習法を用いたGOTRESSシミュレーションの高速化
言語
言語 jpn
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

WEKO 808263

本多, 充

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成田, 絵美

× 成田, 絵美

WEKO 808264

成田, 絵美

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Honda, Mitsuru

× Honda, Mitsuru

WEKO 808265

en Honda, Mitsuru

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Narita, Emi

× Narita, Emi

WEKO 808266

en Narita, Emi

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 硬い輸送モデルを用いた安定した分布予測のため、大域的最適化手法を用いた新しい定常輸送コードGOTRESSが開発された。数値的不安定なしに温度分布が得られた一方、多数の輸送モデル評価を必要とし、長い計算時間を要した。輸送モデルを模擬するニューラルネットワークモデルの開発により、大域的最適化手法の弱点を克服して高速な計算を実現した。更に、機械学習法による最適化により、モデルの精度を大きく向上させた。
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 第36回プラズマ・核融合学会 年会
発表年月日
日付 2019-11-30
日付タイプ Issued
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Ver.1 2023-05-15 18:35:13.384831
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