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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-11-27 10:50 ［依頼講演］散乱波からの誘電体柱の再構成への物理法則に基づくニューラルネットワークの適用の試み ○石田健一・松岡剛志（九州産大）  EMT2024-71 |
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| 抄録 | （和） | 測定散乱波から誘電体を再構成する逆散乱問題は，測定散乱波と計算散乱波の差に関する目的関数の最小点を探索する最適化問題に帰着させることが多い．最適化問題を解くためには様々な最適化アルゴリズムの適用が試みられているが，偽解に陥る問題点が残る．また，順問題を繰り返し解くにはその計算コストが問題となる．一方で，近年，ニューラルネットワークを用いて偏微分方程式を解く手法の研究が見られる．本稿では，散乱波から誘電体柱を再構成する逆散乱問題の基本を述べた後，この問題へのニューラルネットワークを用いる解法の適用可能性を検討する． |
| （英） | Inverse scattering problems for reconstructing a dielectric object from measured scattered waves are often reduced to optimization problems to search the minimum point of an objective function related differences between measured and calculated scattered waves. Various optimization algorithms are applied to solve the optimization problem, however, it might fall into a false solution. In addition, the calculation cost becomes severe to solve the forward scattering problem repeatedly. Recently the technique to solve partial differential equation directly using a neural network has been reported. In this paper, after short review of the issue of inverse scattering problem, application possibility of the technique using the neural network to the inverse scattering problem is examined. | |
| キーワード | （和） | 逆散乱問題 / 誘電体柱 / 電磁波による可視化 / ニューラルネットワーク / 機械学習 / / / |
| （英） | inverse scattering problem / dielectric cylinder / electromagnetic imaging / neural network / machine learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 275, EMT2024-71, pp. 66-71, 2024年11月. | |
| 資料番号 | EMT2024-71 | |
| 発行日 | 2024-11-19 (EMT) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EMT2024-71 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMT IEE-EMT |
| 開催期間 | 2024-11-26 - 2024-11-28 |
| 開催地（和） | グランシップ/静岡県コンベンションアーツセンター |
| 開催地（英） | Shizuoka Convestion & Arts Center |
| テーマ（和） | 電磁界理論一般 |
| テーマ（英） | Electromagnetic Theory, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EMT |
| 会議コード | 2024-11-EMT-EMT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 散乱波からの誘電体柱の再構成への物理法則に基づくニューラルネットワークの適用の試み |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An attempt for applying Physics-informed Neural Network to reconstruction of a dielectric cylinder from scattered waves |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 逆散乱問題 / inverse scattering problem |
| キーワード(2)（和/英） | 誘電体柱 / dielectric cylinder |
| キーワード(3)（和/英） | 電磁波による可視化 / electromagnetic imaging |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石田 健一 / Kenichi Ishida / イシダ ケンイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州産業大学 (略称： 九州産大) Kyushu Sangyo University (略称： Kyushu Sangyo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松岡 剛志 / Tsuyoshi Matsuoka / マツオカ ツヨシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州産業大学 (略称： 九州産大) Kyushu Sangyo University (略称： Kyushu Sangyo Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-11-27 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EMT |
| 資料番号 | EMT2024-71 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.275 |
| ページ範囲 | pp.66-71 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-11-19 (EMT) |
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