[C-15-21] Physics-Informed Neural Networksを用いたプリント回路基板の解析に関する検討
キーワード：深層学習、ニューラルネットワーク、偏微分方程式、電磁界、プリント回路基板
深層ニューラルネットワークを用いて偏微分方程式を解く手法が近年注目を集めており，典型的なアプローチとしてPhysics-Informed Neural Networks (PINN)がある．本研究では，PINNを用いたプリント回路基板の解析に関する検討を行う．電源／グランドプレーンペアを有する平行平板構造への応用例を示し，解析解との比較を行う．
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