機械学習を用いた連続の式に基づく電子到着時間分布の解析

カテゴリ: 全国大会

論文No: 1-055

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Analysis of electron arrival-time spectra based on electron continuity equation using machine learning

著者名: 川口悟（成蹊大学）

著者名(英語): Satoru Kawaguchi (Seikei University)

キーワード: 電子輸送係数|機械学習|電子スオーム実験|Electron transport coefficient|Machine learning|Electron swarm experiment

要約(日本語): 二重シャッタードリフト装置を用いて測定される電子到着時間分布（ATS）を連続の式に基づいて解析する新たな方法を提案する。ここでは，電子群の時空間分布をニューラルネットワーク（NN）によって表現し，連続の式およびATSの実測値を満足するようにNNの訓練を行う。連続の式に現れる電子輸送係数（電離衝突周波数R_i，重心の位置の移動速度W_r，縦方向拡散係数，3次の係数）をパラメータとして扱い，NNの訓練と同時に最適化する。これにより，電子群の時空間分布および一連の電子輸送係数をATSの測定値から得ることができる。窒素中のATSの実測値を提案方法によって解析することにより，窒素中のW_rおよび170 Td以上における電離衝突レート係数（R_i/N，N: 気体分子数密度）の測定値を初めて得ることができた。

本誌掲載ページ: 74-76 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 461 Kバイト