@misc{oai:repo.qst.go.jp:00080205,
 author = {本多, 充 and 成田, 絵美 and Honda, Mitsuru and Narita, Emi},
 month = {Jul},
 note = {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。, 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～},
 title = {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},
 year = {2020}
}