[11p-Z05-1~15] 8.5 Plasma phenomena, emerging area of plasmas and their new applications

[11p-Z05-12] Boltzmann equation analysis by deep learning: Transformation into unconstrained optimization problem

〇Satoru Kawaguchi¹, Kazuhiro Takahashi², Hiroshi Ohkama², Kohki Satoh², Tomoyuki Murakami¹ (1.Seikei Univ., 2.Muroran I. T.)

Keywords:Boltzmann equation, Deep learning

これまで，電子速度分布関数(EVDF)を人工ニューラルネットワーク(ANN)によって近似し，ANN内のパラメータをEVDFの規格化条件ならびにBoltzmann方程式を満たすように決定することで，直流電界下のEVDFを求める方法を提案した。本発表では，電子の速さ分布をEVDFとは別に求めることで，ANN内のパラメータ決定においてEVDFの規格化条件を課さない，つまりパラメータ決定問題を制約なし最適化問題に変換する方法を提案する。併せて，ANNの構造も変更することにより，(1)得られるEVDFのふらつきを抑制，(2)ANN内のパラメータ数を前報で使用したANNのそれと比べ約1/8削減，することができた。