| 大会名称 |
|---|
| 2018年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2018G |
| 開催年 |
| 2018 |
| 発行日 |
| セッション番号 |
| D-2 |
| セッション名 |
| ニューロコンピューティング |
| 講演日 |
| 2018/3/20 |
| 講演場所(会議室等) |
| ２号館 8Ｆ 2802Ａ教室 |
| 講演番号 |
| D-2-3 |
| タイトル |
| 曲率計算用ニューラルネットワークの最適化手法の比較 |
| 著者名 |
| ○笠 晃一, |
| キーワード |
| ニューラルネットワーク, 学習方式, 曲率計算 |
| 抄録 |
| 表面張力の計算は流体力学でも困難な問題の一つとされている。それは表面張力の計算に流体界面における曲率の計算が不可欠であり、曲率計算の精度を上げることが難しいからである。特にVOF法は数値流体力学の主流をなしているが、この手法において曲率を精度よく求めることは困難である。そこで我々はニューラルネットワークを用いて曲率計算を行うことを試みている。しかし、ニューラルネットワークを数値計算に使用できるようにするには学習に多大な計算時間が必要であり、より効率のよい最適化手法が求められる。そこで，曲率計算用のニューラルネットワークに対して様々な最適化手法を適用し、その比較を実施した。 |
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