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纳米 - 呼吸电子和微/纳米 - 光子学X
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NSF 24-561：数字孪生作为生物医学技术创新催化剂的基础（FDT-BioTech）| NSF - 美国国家科学基金会
2022 - 2026 财年战略计划。这些战略融入了计划规划和实施流程，提案审查是其中的一部分。NSF 的使命通过以下方式得到特别好的实施：
插电式混合动力汽车的二氧化碳排放
在这项工作中，我们遵循以前的途径，以探索有限差分时间域（FDTD）方法中数值分散补偿的机器学习算法。混合深神经网络通过FDTD模拟的细胞大小进行训练，目的是通过比较粗大和密集的网格的各种平面微波电路的解决方案来“学习”数值分散误差的模式。因此，我们的培训数据不仅包括广泛的几何形状，还包括每个问题的可变密度的网格。我们对所提出的网络的结构进行了详尽的分析及其误差性能作为培训数据的函数。我们评估了其充当数值分散补偿引擎的能力：可以从粗网格模拟的结果中预测fdtd模拟的结果。
一种基于潜在的FDTD的耗散理论，用于无损不均匀媒体
I.涉及差异时间域（FDTD）算法[1]，[2]被广泛用于求解麦克斯韦方程。最近，将FDTD与量子模型整合[3] - [8]的兴趣增加了。电磁信号与量子状态之间的相互作用在被考虑的量子计算的许多结构中起着至关重要的作用[9]，呼吁可以共同模拟量子和电磁现象的算法。量子粒子相互作用的量子模型通常涉及电势，而不是传统的FDTD中计算的字段。对量子建模中电势知识的要求使电势成为量子应用中FDTD未知数的自然选择[7]，[8]。早些时候，已经研究了基于电位的FDTD（P-FDTD）制剂，例如，作为减少计算要求的手段[10]，[11]。p-FDTD方法仍然缺乏针对基于领域的FDTD提出的许多进步，包括子生产[12]，模型订单降低[13]等。创建此类新方案的困难之一是确保稳定性的复杂性。对于基于传统的FDTD的情况，需要选择下方的时间步长以下