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洞察 - 입자 가속기 물리학
입자 가속기의 빔 동역학 생성 및 예측을 위한 조건부 잠재 자기회귀 순환 모델
본 연구는 입자 가속기 내 전하 입자 빔의 시공간적 동역학을 효과적으로 모델링하기 위해 조건부 잠재 자기회귀 순환 모델(CLARM)을 제안한다. CLARM은 공간적 상관관계를 학습하는 조건부 변분 오토인코더(CVAE)와 시간적 동역학을 학습하는 LSTM 네트워크를 결합한 모델이다.
입자 가속기의 빔 동역학 생성 및 예측을 위한 조건부 잠재 자기회귀 순환 모델
본 연구는 조건부 잠재 자기회귀 순환 모델(CLARM)을 제안하여 입자 가속기의 공간-시간적 동역학을 효과적으로 학습하고 예측하는 방법을 제시한다.
입자 가속기의 빔 동력학 생성 및 예측을 위한 조건부 잠재 자기회귀 순환 모델
본 연구는 입자 가속기의 공간-시간적 동력학을 모델링하기 위해 조건부 잠재 자기회귀 순환 모델(CLARM)을 제안한다. CLARM은 공간적 상관관계를 학습하는 조건부 변분 오토인코더(CVAE)와 시간적 동력학을 학습하는 LSTM 네트워크를 결합한 모델이다.
입자 가속기의 빔 동력학 생성 및 예측을 위한 조건부 잠재 자기회귀 순환 모델
본 연구는 조건부 잠재 자기회귀 순환 모델(CLARM)을 제안하여 입자 가속기의 공간-시간적 빔 동력학을 효과적으로 학습하고 예측하는 방법을 제시한다.
