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Self-consistent electron-THF cross sections derived using data-driven swarm analysis with a neural network model
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OA
AI
DOI：10.1088/1361-6595/abb4f6.png)
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摘要
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我们提出了一组用于气态四氢呋喃 (THF) 中电子传输的自洽截面，该截面通过提出对准弹性动量转移，中性离解，电离和电子附着截面的修改来完善我们先前研究 [1] 中发表的集合。这些调整是通过分析脉冲汤森群传输系数进行的，用于纯THF以及THF与氩气的混合物中的电子传输。为了自动化此分析，我们采用了一个神经网络模型，该模型经过训练可以解决LXCat项目中实际横截面的逆群问题。通过将分析的群传输系数测量值与通过玻尔兹曼方程的数值解模拟的测量值进行比较，评估了拟议的精制THF横截面集的准确性，完整性和自洽性。
Keyword:
swarm analysis
machine learning
artificial neural network
biomolecule
期刊
IF:
3.3
论文数:
4.9K
被引数:
1.2W
机构
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