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  1. 学術雑誌論文

Physics-informed neural networks for solving the Boltzmann equation of the electron velocity distribution function in weakly ionized plasmas

http://hdl.handle.net/10258/0002000142
http://hdl.handle.net/10258/0002000142
2dafa3a1-044e-4a9e-a51e-33068d96f61f
名前 / ファイル ライセンス アクション
Revised+Manuscript.pdf Revised+Manuscript.pdf (483 KB)
license.icon
アイテムタイプ 学術雑誌論文 / Journal Article.(1)
公開日 2023-11-06
書誌情報 en : Japanese Journal of Applied Physics

巻 61, 号 8, p. 86002, 発行日 2022-07-15
タイトル
タイトル Physics-informed neural networks for solving the Boltzmann equation of the electron velocity distribution function in weakly ionized plasmas
言語 en
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
著者 川口, 悟

× 川口, 悟

ja 川口, 悟

en KAWAGUCHI, Satoru

ja-Kana カワグチ, サトル


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村上, 朝之

× 村上, 朝之

en Murakami, Tomoyuki

ja 村上, 朝之


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The equilibrium electron velocity distribution function (EVDF) and electron transport coefficient in weakly ionized plasmas under crossed DC uniform electric and magnetic fields are calculated via the Boltzmann equation (BE) using physics-informed neural networks (PINNs). The latent solution of the BE is represented by an artificial neural network, and then the neural network is trained to respect the BE. By leveraging automatic differentiation, no mesh generation in velocity space is required, allowing us to calculate the three-dimensional EVDF properly with 0.01% of memory capacity required for the conventional mesh-based method. The EVDF and electron transport coefficients in SF6 calculated from the PINNs are benchmarked by comparing with those calculated from the Monte Carlo simulation (MCS). In most cases, the relative difference between the electron transport coefficient calculated from the PINNs and MCS is found to be within 1%.
言語 en
出版者
出版者 The Japan Society of Applied Physics
言語 en
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.35848/1347-4065/ac7afb
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0021-4922
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1347-4065
権利
権利情報 © 2022 The Japan Society of Applied Physics
言語 en
著者版フラグ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
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Ver.1 2023-11-09 07:17:52.252374
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