Nature Machine Intelligence
14 November 2024
Schnelle und verallgemeinerbare mikromagnetische Simulation mit tiefen neuronalen Netzen
Yunqi Cai1, Jiangnan Li2,4✉ & Dong Wang3,4
1 Fakultät für Informationstechnik und Automatisierung, Kunming University of Science and Technology, Kunming, China.
2 Fakultät für Materialien und Ingenieurwesen, Kunming Universität für Wissenschaft und Technologie, Kunming, China.
3 Peking Nationales Forschungszentrum für Informationswissenschaft und Technologie (BNRIST), Tsinghua University, Peking, China.
4 Diese Autoren haben gleichermaßen beigetragen: Jiangnan Li, Dong Wang
doi.org/10.1038/s42256-024-00914-7
Die Simulation spielt eine entscheidende Rolle in der mikromagnetischen Forschung. Herkömmliche numerische Methoden haben hohe Rechenanforderungen, hauptsächlich aufgrund von Wechselwirkungen mit langfristiger Reichweite. Durch die Nutzung der Lernfunktionen eines U-förmigen neuronalen Netzwerks kann die Computerkomplexität von O (NLOG (N)) auf O (N) reduziert werden, was skalierbare Simulationen für große Stichprobengrößen erleichtert. Das Bild zeigt die simulierte topologische Struktur in einer magnetischen Probe.
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