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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| gnink01109.pdf | Digest_要約 | 111.66 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
| ynink01109.pdf | Abstract_要旨 | 194.54 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
| タイトル: | Improving efficiency and quality on modeling 3D plasma shape in FFHR by introducing Neural Networks |
| その他のタイトル: | ニューラルネットワークを用いるFFHRにおける三次元プラズマ形状のモデリングの効率と質の向上 |
| 著者: | Hu, Kunqi |
| キーワード: | Plasma shape Magnetic field line tracing Neural networks Interference inspection 3D modeling |
| 発行日: | 25-Mar-2024 |
| 出版者: | Kyoto University |
| 学位授与大学: | 京都大学 |
| 学位の種類: | 新制・課程博士 |
| 取得分野: | 博士(人間・環境学) |
| 報告番号: | 甲第25367号 |
| 学位記番号: | 人博第1109号 |
| 学位授与年月日: | 2024-03-25 |
| 研究科・専攻: | 京都大学大学院人間・環境学研究科共生人間学専攻 |
| 論文調査委員: | (主査)教授 日置 尋久, 教授 立木 秀樹, 准教授 DE BRECHTMatthew, 教授 下田 宏, 教授 小山田 耕二 |
| 学位授与の要件: | 学位規則第4条第1項該当 |
| 著作権等: | 学位規則第9条第2項により要約公開 |
| DOI: | 10.14989/doctor.k25367 |
| URI: | http://hdl.handle.net/2433/288801 |
| 出現コレクション: | 110 博士(人間・環境学) |
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