Improving ideal MHD equilibrium accuracy with physics-informed neural networks
Il paper presenta un approccio innovativo che utilizza reti neurali artificiali per parametrizzare le armoniche di Fourier e minimizzare il residuo della forza globale, ottenendo equilibri magnetoidrodinamici tridimensionali con una precisione superiore rispetto ai solutori convenzionali e aprendo la strada a modelli validi su distribuzioni continue di equilibri.