本文章搜罗近几年在各大顶级期刊投稿的神经网络替代模型的文献，然后归纳总结神经网络做替代模型所使用的网络结构、数据类型和训练方法。 简单介绍 神经网络随着近几年的发展，在各个领域都方兴未艾，其在托卡马克磁流体领域的应用也颇为广泛。包括EPED1-NN、MISHKA-NN、EuroPED-NN等。与目前如日中天的大模型不同的是，神经网络替代模型一般强调…
文章名：EuroPED-NN: Uncertainty aware surrogate model作者：A Panera Alvarez, A Ho期刊：Plasma Physics and Controlled Fusion发表时间：2024/08/12 \cite{alvarez2024europed} 背景 未来托卡马克堆为了提高参数性能，需…
brief introduction of Bayesian Neural Networks 基本原理 贝叶斯定理 \begin{equation}P\qty(\text{假设}|\text{data})=\frac{P\qty(\text{假设})P\qty(\text{data}|\text{假设})}{P(\text{data})}\end{…
作者：O. Meneghini, S.P. Smith, P.B. Snyder, G.M. Staebler, J. Candy, E. Belli, L. Lao, M. Kostuk, T. Luce
收录时间：2017-07-12
相关单位：General Atomics
为了解决托卡马克集成模拟中的速度和准确性的取舍问题
前言 最近使用了一段时间的claude3.5 sonnet，对比上一次使用大语言模型AI，深深地感觉到AI在这一年具体在code上面的应用提升特别明显，下图是官方的介绍图。 可以看到除了graduate level reasoning和math problem-solving以外，其他的准确率都达到了90%以上。 具体实践 本次我以一篇如何在ubu…
作者：C.Heo, B.Kim, O.Kwon, S.K. Kim Y.-S.Na
收录时间：2024-5-16
Depart of Nuclear Engineering, Seoul National University
解决MHD线性增长率的计算耗时问题...