用神经网络近似极化同步辐射传输系数
neurosynchro的Python项目详细描述
neurosynchro是一个用于创建和使用神经 快速逼近全极化所需系数的网络 同步辐射传输。它建立在Keras 深度学习lib库。可以找到文档on ReadTheDocs
假设你有一个计算同步加速器的代码,比如Rimphony或Symphony 辐射传输系数与输入模型参数的函数关系 (电子温度、粒子能量指数等)。这些计算是 通常准确但缓慢。使用neurosynchro,可以训练神经网络 这将很快地以良好的精度近似这些计算。这个 可达到的准确度将取决于你的目标的细节 分布函数、输入参数范围等。
这个代码是同步辐射特有的,因为它可以确定 关于系数如何随输入参数(如 观察频率。