本地资源档案 · ONNX / QLKNN / Python

QLKNN 7-11托卡马克湍流输运代理模型

QLKNN 7-11 Tokamak Turbulent Transport Surrogate

面向托卡马克芯部湍流输运计算的神经网络代理模型，用于近似QuaLiKiz输出，快速预测离子与电子热通量、粒子通量及相关不稳定性指标。

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发布机构Google DeepMind

资源版本QLKNN_7_11

资源格式ONNX / QLKNN / Python

最近核验2026-08-10

内容范围

面向托卡马克芯部湍流输运计算的神经网络代理模型，用于近似QuaLiKiz输出，快速预测离子与电子热通量、粒子通量及相关不稳定性指标。

QLKNNQuaLiKiz湍流输运代理模型TORAX

RESOURCE OVERVIEW

面向托卡马克芯部湍流输运计算的神经网络代理模型，用于近似QuaLiKiz输出，快速预测离子与电子热通量、粒子通量及相关不稳定性指标。

发布机构Google DeepMind

资源格式ONNX / QLKNN / Python

当前版本QLKNN_7_11

使用条件Apache-2.0 / CC BY 4.0

最近核验2026-08-10

来源类型开放资源库

FILES & VERSIONS

1 个文件

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本地资源档案qlknn-7-11-turbulent-transport-surrogate.json本地档案 · catalog-2026-08-10

AI APPLICATION METADATA

数据或内容范围基于QLKNN11D与QLKNN7D-edge数据训练，仓库提供ONNX及原生QLKNN模型文件、元数据和推理代码。

适用AI任务芯部湍流输运预测 · 集成建模加速 · 热与粒子通量估计

验证用途可与QuaLiKiz计算结果交叉核对，并用于TORAX等输运模拟流程中的代理模型评估。

使用说明使用时应检查输入参数是否处于训练空间，并结合高保真输运模型验证外推工况。