The 81st JSAP Autumn Meeting, 2020

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Oral presentation

8 Plasma Electronics » 8.5 Plasma phenomena, emerging area of plasmas and their new applications

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

Fri. Sep 11, 2020 1:30 PM - 5:30 PM Z05

Tachibana Kosuke(Oita Univ.), Shimizu Tetsuji(AIST)

4:30 PM - 4:45 PM

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

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。