基于深度学习的无碰撞N体数值模拟的可行性验证方法
文献类型：专利
| 作者 | 龙潜 ; 赵梓成; 董小波; 孟润宇; 钟诗言; 谌俊毅; 向梓琨
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| 发表日期 | 2022-08-30 |
| 专利号 | ZL202210617712.2 |
| 著作权人 | 中国科学院云南天文台 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 本发明公开基于深度学习的无碰撞N体数值模拟的可行性验证方法，包括步骤一、神经网络模型计算时间线芯复杂度函数的验证，步骤二、利用二分法处理生成的图像，步骤三、建立深度神经网络并进行训练，步骤四、通过神经网络模型得出预测图并比较得出精度，步骤五、数据测试统计准确度并验证普适性，步骤六、等时势问题测试并将计算时间比较得出可行性；本发明提出并验证了深度神经网络模型具有快速求解Poisson方程中势能的能力，精度和速度优于快速傅里叶变换法和有限差分法，特别是随着无碰撞引力N体数值模拟的粒子数规模增加，深度神经网络模型的速度优势更加明显，在未经训练的更大网格化尺寸数据上也能使用，具有可扩展性。 |
| 学科主题 | 计算机科学技术 ; 人工智能 ; 计算机神经网络 |
| 公开日期 | 2022-08-30 |
| 申请日期 | 2022-06-01 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 公开 |
| 源URL | [http://ir.ynao.ac.cn/handle/114a53/25548]  |
| 专题 | 云南天文台_丽江天文观测站（南方基地） 云南天文台_信息中心 |
| 作者单位 | 中国科学院云南天文台 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 龙潜,赵梓成,董小波,等. 基于深度学习的无碰撞N体数值模拟的可行性验证方法. ZL202210617712.2. 2022-08-30. |
入库方式： OAI收割
来源：云南天文台
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