神经常微分方程在托卡马克等离子体动力学分析中的应用
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过神经常微分方程(Neural ODEs)模拟托卡马克复杂的能量传递过程,从 DIII-D 托卡马克实验数据中精确建模电子和离子间的能量相互作用,探索提升托卡马克性能的深度学习方法。
通过深度学习的注意力增强神经微分方程模型研究了纳米孔膜中离子的运输,揭示了注意力机制在离子配对关系中的作用。该模型在复杂运输现象建模方面表现出色,为各种应用提供了有前途的途径。
通过神经常微分方程(Neural ODEs)模拟托卡马克复杂的能量传递过程,从 DIII-D 托卡马克实验数据中精确建模电子和离子间的能量相互作用,探索提升托卡马克性能的深度学习方法。
通过深度学习的注意力增强神经微分方程模型研究了纳米孔膜中离子的运输,揭示了注意力机制在离子配对关系中的作用。该模型在复杂运输现象建模方面表现出色,为各种应用提供了有前途的途径。