Nature Machine Intelligence
14 November 2024
深い神経網を使用した高速で一般化可能な微小地磁気シミュレーション
Yunqi Cai1, Jiangnan Li2,4✉ & Dong Wang3,4
1 中国、昆明大学科学技術大学情報工学および自動化学部。
2 中国、昆明科学技術大学科学および工学部。
3 北京国立研究センターの情報科学技術研究センター（BNRIST）、ツイン島大学、北京、中国。
4 これらの著者は平等に貢献しました：Jiangnan Li、Dong Wang
doi.org/10.1038/s42256-024-00914-7
シミュレーションは、微小磁気研究において重要な役割を果たしています。従来の数値的方法は、主に長距離相互作用による高い計算需要に直面しています。 U字型ニューラルネットワークの学習能力を活用することにより、計算の複雑さをO（nlog（n））からO（n）に減らし、大きなサンプルサイズのスケーラブルなシミュレーションを促進します。画像は、磁気サンプルのシミュレートされたトポロジー構造を示しています。
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