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优化中使用的电磁模型的自动微分。 (英语) Zbl 1177.78070号

摘要:目的-本文的目的是说明自动微分(AD)是一种利用梯度约束优化来确定电磁器件尺寸的新技术。前面描述的工程系统设计(CADES)框架的组件架构(architecture)在此提供了扩展功能。
设计/方法学/方法-本文可进一步用于AD(也称为算法微分)的优化,AD是一种强大的技术,可以用C/C++、FORTRAN等编程语言计算作为计算机程序描述的函数的导数。
结果——事实上,分析建模非常适合优化程序,但复杂设备的建模有时需要数值公式。然后,本文回顾了CADES中实现的概念,这些概念旨在管理基于梯度的优化过程中分析和数值建模的交互作用。最后,本文表明,在电磁执行器的约束优化背景下,AD对输入程序复杂性或梯度精度没有限制。
原创性/价值-AD用于计算多维函数积分的大型复杂数值代码。因此,本文旨在通过梯度优化来证明在电磁器件尺寸方面的AD能力。代码的复杂性以及AD用法的含义可以为该领域的研究人员提供很好的参考。

MSC公司:

78M50型 光学和电磁理论中的优化问题
90C52型 减少梯度类型的方法
65D25个 数值微分
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全文: 内政部

参考文献:

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