| 大会名称 |
|---|
| 2023年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2023G |
| 開催年 |
| 2023 |
| 発行日 |
| 2023-02-28 |
| セッション番号 |
| C-1 |
| セッション名 |
| 電磁界理論 |
| 講演日 |
| 2023/3/7 |
| 講演場所(会議室等) |
| 2号館 2307教室 |
| 講演番号 |
| C-1-6 |
| タイトル |
| 散乱場表示の定式化に基づくPhysics-Informed Neural Networksと一様電荷密度分布のビームインピーダンス解析への応用 |
| 著者名 |
| ○藤田和広, |
| キーワード |
| 深層学習, 電磁界, ニューラルネットワーク, 偏微分方程式 |
| 抄録 |
| 本講演では，散乱場の定式化に基づくPhysics-Informed Neural Networksを概説し，一様な円形の電荷密度分布のビームインピーダンス解析への応用例を示し，厳密解との比較を行う． |
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