יום שישי, 31 ביולי 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

ניתוח שטף נייטרונים דו-ממדי באמצעות אופרטורים עצביים

Neural Operator Surrogates for Two-Dimensional Neutron Flux Estimation
חוקרים משתמשים באופרטורים עצביים כדי לחקות את השטף הנייטרוני הדו-ממדי. הם בודקים שלושה סוגים של אופרטורים: FNO, UNO ו-FNO עם קלט נוסף. התוצאות מראות שה-FNO עם קלט נוסף משפר את הדיוק.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2607.19388v1 Announce Type: new Abstract: This work extends our one-dimensional single-sweep neural-operator studies to two dimensions. We consider one-group transport with isotropic scattering. As in the one-dimensional work, we use Fourier neural operators (FNOs) to approximate the high-fidelity scalar flux. Additionally, we also investigate U-shaped neural operators (UNOs) in this study. We consider three surrogates. The first two map the material and source fields directly to the flux, one using an FNO and one using a UNO. The third is an FNO that additionally takes the scalar flux after one source iteration, the single-sweep approximation, as an input. Each case is solved to high fidelity with a verified discrete-ordinates solver, and an average relative L_2 error norm is used t
קרא במקור המקורי