BF-APNN：放射伝達方程式の高速解法

この論文は、放射伝達方程式（RTE）の解法を加速するために設計された新しい深層学習フレームワーク、BF-APNNを紹介しています。RTEは、その高次元性とマルチスケール特性により、計算コストが高くなります。BF-APNNは既存の方法（RT-APNN）を基盤とし、基底関数展開を使用して高次元積分の計算負荷を軽減することにより、効率を向上させています。この論文の重要性は、様々な科学および工学分野で不可欠な複雑なRTE問題を解決する際に、トレーニング時間を大幅に短縮し、パフォーマンスを向上させる可能性にあると言えます。

• •放射伝達方程式を解くための新しい深層学習フレームワーク、BF-APNNを提案。
• •計算負荷を軽減するために基底関数展開を採用。
• •既存の方法と比較して、トレーニング時間の短縮とパフォーマンスの向上を実証。
• •高次元および非線形RTEの課題に対処。