Comparing Physics-Informed Neural-Network Architectures for the Two-Dimensional Phonon Boltzmann Transport Equation
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
We study steady-state phonon heat transport in a sub-micron silicon thin film, where the phonon
mean free path is comparable to the film thickness and the effective thermal conductivity becomes
size-dependent. The two-dimensional in-plane phonon Boltzmann transport equation (BTE) is solved
by a physics-informed neural network (PINN) in its linearised form, with spectral resolution over wave
number and three phonon branches (two TA, one LA).
Опис
Ключові слова
physics-informed neural networks, Boltzmann transport equation, phonon heat transport, Knudsen number, silicon thin films
Бібліографічний опис
Herkaliuk, M. Comparing Physics-Informed Neural-Network Architectures for the Two-Dimensional Phonon Boltzmann Transport Equation / Marko Herkaliuk, Andrii Gilchuk // Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матерiали XXIV Всеукраїнської науково-практичної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених, [Київ], 13−16 травня 2026 р. / КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2026. – С. 17-20.