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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-12-16 10:30 物理情報付きニューラルネットワークを用いたTM平面波の誘電体柱による散乱の解析 ○石田健一・松岡剛志（九州産大）  EMT2025-54 |
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| 抄録 | （和） | 近年，ニューラルネットワークの損失関数に偏微分方程式を組み込んだ，物理情報付きニューラルネットワーク(PINN)を用いた数値解析例が様々な物理解析の分野で報告されてきている．逆散乱問題へのPINNの適用を検討するにあたり，ニューラルネットワークの構成方法を精査する必要がある．そこで本稿では，誘電体柱による電磁波の散乱と透過の数値解析に一つの PINN を適用する．規範的な問題である誘電体円柱に対する数値例を通じて，この手法の有効性を検証するための基礎的検討を行う． |
| （英） | In recent years, numerous examples of numerical analysis using physics-informed neural networks (PINNs), which incorporate partial differential equations into the loss function of neural networks, have been reported across various fields of physical modeling. When considering the application of PINNs to inverse scattering problems, it is essential to carefully examine the architecture of the neural network. In this study, we apply a PINN to the scattering problem of a TM-polarized electromagnetic plane wave by a dielectric cylinder. As a first trial, we examine the effectiveness of this approach through numerical examples involving a canonical case of scattering by a dielectric cylinder. | |
| キーワード | （和） | 散乱問題 / 誘電体柱 / ニューラルネットワーク / 機械学習 / ヘルムホルツ方程式 / / / |
| （英） | scattering / dielectric cylinder / neural network / machine learning / Helmholtz equation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 294, EMT2025-54, pp. 7-10, 2025年12月. | |
| 資料番号 | EMT2025-54 | |
| 発行日 | 2025-12-09 (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 | EMT2025-54 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMT IEE-EMT |
| 開催期間 | 2025-12-16 - 2025-12-17 |
| 開催地（和） | 日大駿河台校舎 |
| 開催地（英） | Nihon Univ. Surugadai Campus |
| 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 | 2025-12-EMT-EMT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 物理情報付きニューラルネットワークを用いたTM平面波の誘電体柱による散乱の解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis of TM-polarized Plane Wave Scattering by a Dielectric Cylinder Using Physics-Informed Neural Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 散乱問題 / scattering |
| キーワード(2)（和/英） | 誘電体柱 / dielectric cylinder |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | ヘルムホルツ方程式 / Helmholtz equation |
| 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 / |
| 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 / |
| 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 | 2025-12-16 10:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EMT |
| 資料番号 | EMT2025-54 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.294 |
| ページ範囲 | pp.7-10 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2025-12-09 (EMT) |
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