Automated simulation-based design via multi-fidelity active learning and optimization for laser direct drive implosionsOpen Access

この論文は、レーザー核融合の直接駆動爆縮設計を自動化する新しい手法を提案しています。従来の高忠実度シミュレーションは計算コストが高いため、低忠実度モデルと高忠実度モデルを組み合わせたマルチフィデリティ能動学習と最適化を活用します。これにより、限られた高精度データから効率的に設計空間を探索し、最適な爆縮パラメータを見つけます。学生にも理解しやすいよう、能動学習が実験計画を自動化し、少ないシミュレーションで最適解に近づくことを説明します。