СПЕКТРАЛЬНЫЙ НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПРЕДОБУСЛАВЛИВАТЕЛЬ ДЛЯ МЕТОДА ДИСКРЕТНЫХ ДИПОЛЕЙ
Авторы:
1.
Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН
2.
Национальный исследовательский Томский государственный университет
3.
Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН
4.
Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН
Национальный исследовательский Томский государственный университет
Национальный исследовательский Томский государственный университет
Тип:
Статья конференции
Страницы:
с 213
по 217
Опубликовано:
17.08.2026
Классификаторы:
УДК 504.3 Атмосфера
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
метод дискретных диполей, рассеяние света, нейросетевой предобуславливатель, итерационные методы, быстрое преобразование Фурье
Финансирование:
Расчеты методом дискретных диполей выполнены в рамках государственного задания ИОА СО РАН, обучение нейросети в рамках проекта Российского научного фонда № 25-17-00087, https://rscf.ru/project/25-17-00087/.
Аннотация:
В работе представлен нейросетевой предобуславливатель для метода дискретных диполей, кардинально ускоряющий расчёт электромагнитного рассеяния на частицах произвольной формы. Стандартные итерационные алгоритмы теряют эффективность при высоких показателях преломления и крупных сетках. Архитектура кодирует геометрию и оптические параметры, после чего в частотной области предсказывает спектральные поправки к обратной матрице взаимодействия. Интеграция модуля в пакет ADDA обеспечивает ускорение до 48 раз и гарантирует сходимость в ранее расходящихся задачах. Эксперименты подтверждают устойчивость метода при вещественной части показателя преломления выше двух. Подход эффективен в пределах тренировочного распределения, однако требует отдельного обучения под каждую конфигурацию и пока не поддерживает обобщение на неизвестные формы.
В работе представлен нейросетевой предобуславливатель для метода дискретных диполей, кардинально ускоряющий расчёт электромагнитного рассеяния на частицах произвольной формы. Стандартные итерационные алгоритмы теряют эффективность при высоких показателях преломления и крупных сетках. Архитектура кодирует геометрию и оптические параметры, после чего в частотной области предсказывает спектральные поправки к обратной матрице взаимодействия. Интеграция модуля в пакет ADDA обеспечивает ускорение до 48 раз и гарантирует сходимость в ранее расходящихся задачах. Эксперименты подтверждают устойчивость метода при вещественной части показателя преломления выше двух. Подход эффективен в пределах тренировочного распределения, однако требует отдельного обучения под каждую конфигурацию и пока не поддерживает обобщение на неизвестные формы.
Ключевые слова:
метод дискретных диполей, рассеяние света, нейросетевой предобуславливатель, итерационные методы, быстрое преобразование Фурье
метод дискретных диполей, рассеяние света, нейросетевой предобуславливатель, итерационные методы, быстрое преобразование Фурье
1. Yurkin M.A., Hoekstra A.G. The DDA code ADDA: Capabilities and known limitations // JQSRT. 2011. V.112. P.2234–2247.
2. ADDA. https://github.com/adda-team/adda
3. Van der Vorst H.A. Bi-CGSTAB // SIAM J. Sci. Stat. Comput. 1992. V.13. P.631–644.
4. Hausner P. et al. Neural Incomplete Factorization // arXiv:2305.16368. 2023.
