深層学習を活用したボルツマン方程式のグリッドレス直接数値解法の開発
利用深度学习开发玻尔兹曼方程无网格直接数值求解方法
基本信息
- 批准号:22K14245
- 负责人:
- 金额:$ 2.91万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
- 财政年份:2022
- 资助国家:日本
- 起止时间:2022-04-01 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
RF電界下における時間依存の電子速度分布関数(EVDF: Electron Velocity Distribution Function)を,Physics-Informed Neural Network (PINN)を活用したボルツマン方程式(BE: Boltzmann Equation)の直接数値解析によって正確に求める方法を開発した.ここでは,EVDFをフィードフォワードニューラルネットワークによって近似し,BEを満たすように学習を行い,(1), (2)の知見を得た.(1) PINNによって,EVDFが初期分布から周期的に定常な分布に達するまでの過程を求めることができた.また,ニューラルネットワークの学習に使用する座標点の設定方法が学習の成否に大きく影響を与えることがわかった.単にランダムに座標点を与えるのではなく,Evolutionary sampling法などを用い,BEの残差の絶対値が高い地点に座標点を多く与えることが有効であることが分かった.(2) EVDFを表現するニューラルネットワークに予め周期性を持たせることにより,多数のRFサイクルを解くことなく,与えられたRF電界下におけるEVDFの周期的定常解を得ることができることが分かった.また,BEを速度空間で積分すると,電子数密度連続の式が得られる.電子数密度の時空間進展の実験値と矛盾しないように連続の式をPINNを活用して解く方法を開発し,これによって電子輸送係数を決定する新たな方法を提案した.これにより,換算電界が29.7 Td - 1351.6 Td (1 Td = 10^(-21) Vm^2)の範囲におけるArガス中の電子ドリフト速度,電離衝突レート係数,電離係数,縦方向拡散係数,高次の係数等を決定することができた.
Time Dependent Electron Velocity Distribution Function (EVDF) in RF Field, Physics-Informed Neural Network (PINN) and Direct Numerical Analysis of BE Equation The EVDF is the most important part of the study,(1), (2). (1)PINN, EVDF, initial distribution, periodic, steady distribution, process, etc. The coordinate point setting method used in learning has great influence on the success or failure of learning. The coordinate points of the system are different from each other. Evolutionary sampling method is used to determine the absolute value of the residual error. (2)EVDF performance is periodic, and most of the RF performance is periodic. The equation for electron number density is obtained by integrating the velocity space of BE. A new method for determining the electron transport coefficient is proposed. In this case, the converted electric field is 29.7 Td - 1351.6 Td (1 Td = 10^(-21) Vm^2), and the electron velocity, ionization collision coefficient, ionization coefficient, directional dispersion coefficient, and high-order coefficient in the range of Ar are determined.
项目成果
期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
データ駆動による電子数連続の式の探索と電子輸送係数測定への応用
数据驱动的电子数连续性方程搜索及其在电子传输系数测量中的应用
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:川口悟;髙橋一弘;佐藤孝紀
- 通讯作者:佐藤孝紀
Physics-informed neural networks for calculating the electron velocity distribution function in weakly ionized plasmas
用于计算弱电离等离子体中电子速度分布函数的物理信息神经网络
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Satoru Kawaguchi;Kazuhiro Takahashi;Kohki Satoh;Satoru Kawaguchi
- 通讯作者:Satoru Kawaguchi
Data-driven discovery of electron continuity equations in electron swarm map for determining electron transport coefficients in argon
电子群图中电子连续性方程的数据驱动发现,用于确定氩气中的电子输运系数
- DOI:10.1088/1361-6463/acc959
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Kawaguchi S;Takahashi K;Satoh K
- 通讯作者:Satoh K
Physics-informed Neural Networksを活用した電子輸送特性の解明
使用物理信息神经网络阐明电子传输特性
- DOI:
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Kawaguchi S;Takahashi K;Satoh K;川口悟
- 通讯作者:川口悟
Data-driven discovery of electron continuity equation and its application to measurement of electron transport coefficients in argon
数据驱动的电子连续性方程的发现及其在氩气中电子输运系数测量中的应用
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Satoru Kawaguchi;Kazuhiro Takahashi;Kohki Satoh
- 通讯作者:Kohki Satoh
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- DOI:
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MacGregor Scott
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