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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明属于电子设计自动化领域，公开了一种基于神经网络的玻尔兹曼输运模型的求解方法。本发明首先基于玻尔兹曼输运模型确定了神经网络的学习方案，泊松方程学习电荷密度到电势的算子；薛定谔方程学习导带底能量到波函数的映射；玻尔兹曼输运方程学习弹道条件下的电子分布函数到考虑真实散射下的电子分布函数的映射；电流密度谱学习弹道条件下的电流密度谱到考虑真实散射下的电流密度谱的映射。然后基于纳米尺度的晶体管电子输运问题进行建模，采用传统的数值求解方法生成训练神经网络所需的数据；构建傅里叶神经网络进行训练，训练好的神经网络可以直接预测器件的电势、电子分布函数等物理量，可进一步计算为电流等宏观性质，在确保精度的同时极大提升计算效率。
主权项：1.一种基于神经网络的玻尔兹曼输运模型求解方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，确定傅里叶神经算子Fourierneuraloperator，FNO神经网络的学习方案；步骤S2，通过传统的数值求解器生成训练FNO神经网络所需的模型数据；步骤S3，构建FNO神经网络，训练FNO神经网络高效精确拟合方程的解；步骤S4，测试训练好的FNO神经网络，计算玻尔兹曼输运模型，得到器件的电流等宏观结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种基于神经网络的玻尔兹曼输运模型求解方法
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