Bayessches Online‑Lernen beschleunigt RF‑Komponentenmodellierung um 35‑fach
In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv wird ein bahnbrechender Ansatz vorgestellt, der die Modellierung von passiven RF‑Komponenten revolutioniert. Traditionell erfordert die Erstellung von Machine‑Learning‑Modellen für solche Bauteile umfangreiche elektromagnetische Simulationen, um sämtliche geometrischen und frequenzabhängigen Parameter abzudecken. Dieser Prozess ist nicht nur rechenintensiv, sondern auch zeitaufwendig.
