Improving ideal MHD equilibrium accuracy with physics-informed neural networks
Cet article présente une approche novatrice utilisant des réseaux de neurones pour paramétrer les modes de Fourier et minimiser le résidu de force dans les équilibres magnétohydrodynamiques tridimensionnels, démontrant une précision supérieure et un nouveau seuil de performance par rapport aux solveurs conventionnels.