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J-GLOBAL ID：201902282521529021   整理番号：19A2718417

PN接合の粒子シミュレーションにおける深層学習を用いたPoisson方程式の解法【JST・京大機械翻訳】

Solving Poisson’s Equation using Deep Learning in Particle Simulation of PN Junction

著者 (6件)： Zhang Zhongyang (Missouri S&T EMC Laboratory,,,Rolla,MO,USA) ,  Zhang Ling (Missouri S&T EMC Laboratory,,,Rolla,MO,USA) ,  Sun Ze (Missouri S&T EMC Laboratory,,,Rolla,MO,USA) ,  Erickson Nicholas (Missouri S&T EMC Laboratory,,,Rolla,MO,USA) ,  From Ryan (Boeing Company,,,St. Louis,MO,USA) ,  Fan Jun (Missouri S&T EMC Laboratory,,,Rolla,MO,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： EMC Sapporo/APEMC  ページ： 305-308  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 微視的レベルでのPN接合の動的特性をシミュレーションすることは,あらゆる時間ステップでPoissonの方程式を解くことを必要とする。従来の有限差分(FDM)アプローチを用いるとき,あらゆる時間ステップでの解は必要であるが時間がかかるプロセスである。深い学習は,複雑な機能に適合する強力な技術である。本研究では,PN接合におけるPoissonの方程式を解くために,深い学習を利用した。境界条件の役割を,より良い適合を保証するために,損失関数において強調した。本研究で示した深い学習ソルバを用いたPN接合に対する結果としてのI-V曲線は,有限差分法を用いて得られたI-V曲線と完全に一致し,各時間ステップで10倍高速であることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *Poisson方程式 ,  高速度 ,  損失関数 ,  境界条件 ,  *学習 ,  *PN接合 ,  差分法
準シソーラス用語： ソルバ ,  時間ステップ ,  *深層学習 ,  *粒子シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： PN接合 ,  粒子シミュレーション ,  深層学習 ,  Poisson方程式 ,  解法