Data-driven construction of a generalized kinetic collision operator from molecular dynamics

要約

データ駆動型のアプローチを導入して、分子動力学から一般化された運動衝突オペレーターを直接学習します。
従来の（例：Landau）モデルとは異なり、現在の演算子は、衝突粒子のペアと環境の間の集合的な相互作用から生じる2番目のエネルギー移動を説明する異方性形式を採用しています。
数値的結果は、衝突エネルギー伝達の見落とされがちな異方性の性質を保存することが、Landauモデルが制限を示す陰性相関でプラズマ動態を予測するために重要であることを示しています。

要約(オリジナル)

We introduce a data-driven approach to learn a generalized kinetic collision operator directly from molecular dynamics. Unlike the conventional (e.g., Landau) models, the present operator takes an anisotropic form that accounts for a second energy transfer arising from the collective interactions between the pair of collision particles and the environment. Numerical results show that preserving the broadly overlooked anisotropic nature of the collision energy transfer is crucial for predicting the plasma kinetics with non-negligible correlations, where the Landau model shows limitations.

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