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朝比 祐一; 藤井 恵介*; 前山 伸也*; 井戸村 泰宏
no journal, ,
第一原理的ジャイロ運動論的シミュレーションは理論,実験解析問わず、プラズマ乱流輸送解析に幅広く利用される。計算は空間3次元,速度2次元,時間1次元の合計6次元空間内で行われ、膨大なシミュレーションデータが生成される。本研究では、主成分分析(PCA)による次元削減によって頻出する位相空間内構造の抽出を行った。PCAにより64の主成分で83%の累積寄与率が得られた。主成分(つまり位相空間構造)の熱輸送への寄与解析により、位相空間の共鳴構造が突発的な熱輸送へ寄与していることを明らかにした。
大場 正規
no journal, ,
Gd
O
、TiO、ZrOのデータから加工で得た462種類の学習データをPCAにより次元削減を行った。学習後、実試料のデータ62種類をテストデータとして元素の含有比を解析した。前回同様、実試料の真値と解析値の校正曲線を作成し、含有比を解析する。今回用いたニューラルネットワークは、入力層-中間層(2層)-出力層という構成で、中間層は各100ノード2層用いた。学習データのPCAの結果、7944次元(ピクセル)の学習データを5次元に大幅に削減することができた。これを用いて学習させ、テストデータを解析した結果、真値との差およそ
10%で、前回とほぼ同様な値であった。