Improving ideal MHD equilibrium accuracy with physics-informed neural networks
Die Studie stellt einen neuartigen Ansatz vor, der künstliche neuronale Netze zur Parametrisierung von Fourier-Moden nutzt, um dreidimensionale magnetohydrodynamische Gleichgewichte mit höherer Genauigkeit und niedrigeren Kraftresiduen zu berechnen als herkömmliche Solver.