AIが解く世界の難問 · 物理学 · arXiv · 2026-10-26
Born近似のニューラルネットワークによる強化
原題: Neural network enhancement of the Born approximation
単一周波数の多静的遠方場測定から透過性媒質の屈折率を高速に求める、逆散乱問題の手法が扱われた。再構成画像を鮮明にするニューラルネットワークモデルに加え、補正Born法に着想を得た2つのネットワークを提案し、正則化されたBorn作用素の逆演算を不要にした。計算実験により、Born近似の補正が逆散乱問題に対する正確で柔軟な手法となりうることが示された。