基于深度学习优化的一维等离子体模拟方法及相关设备

本发明公开了一种基于深度学习优化的一维等离子体模拟方法及相关设备，其中方法首先构建一个包含特定参数的一维基础模型，接着搭建并训练一个多层感知器(MLP)结构的神经网络，用于预测电势函数。随后，执行基于深度学习优化的粒子模拟方法(DL‑PIC)。在包含1000个网格点的条件下，与传统的粒子模拟方法(PIC)相比，DL‑PIC神经网络在模拟时间上缩短了约33.37％。本发明能够有效处理由热效应和空间电荷引起的反射振荡等复杂物理现象，并具备良好的扩展性。该方法不仅适用于一维模拟，还可推广至更高维度以及电磁粒子模拟。因此，本发明为等离子体模拟研究提供了一种高效、准确的解决方案，可广泛应用于等离子体模拟技术领域。