WEKO3
アイテム
多層パーセプトロンを用いた核融合プラズマ輸送モデルの代理モデル構築
https://repo.qst.go.jp/records/80205
https://repo.qst.go.jp/records/8020595427ea6-31f7-4fc7-88a6-9ab9dcbb84d7
| Item type | 会議発表用資料 / Presentation(1) | |||||
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| 公開日 | 2020-07-17 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 多層パーセプトロンを用いた核融合プラズマ輸送モデルの代理モデル構築 | |||||
| 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× 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 | プラズマ温度分布を予測するために用いる高度な乱流輸送モデルは数値的安定に解くのが困難である上に、計算にも時間を要する。乱流輸送モデルを模擬する多層パーセプトロンを用いたニューラルネットワークモデルの構築により、高速かつ正確に輸送モデルが出力する輸送流束を再現する事が代理モデルを構築することが可能になり、プラズマ温度分布予測の大幅な高速化に繋がった。ニューラルネットワークモデルの最適化手法により、代理モデルの再現性が大きく向上した。 | |||||
| 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 | 統計数理研究所共同研究集会「諸科学における大規模データと統計数理モデリング」～オンライン会合シリーズ～ | |||||
| 発表年月日 | ||||||
| 日付 | 2020-07-14 | |||||
| 日付タイプ | Issued | |||||
