A Data-Free, Physics-Informed Surrogate Solver for Drift Kinetic Equation: Enabling Fast Neoclassical Toroidal Viscosity Torque Modeling in Tokamaks
该研究提出了一种无需数据、仅基于物理约束(如控制方程损失函数和硬编码边界条件)训练神经网络的替代求解器,用于快速求解托卡马克中的漂移动理学方程并实现新经典环向粘性力矩的高效建模,从而克服了传统第一性原理计算耗时过长的问题。