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This solves the neutron transport equation for one-dimensional problems in both slab and sphere geometry. The discrete ordinates method is used to solve the equation and numba is used to accelerate the transport sweeps. This code can be used to solve fixed source, time dependent, and criticality problems.

• Spatial Discretization: Diamond Difference
• Temporal Discretization: Backward Euler, BDF2
• Multigroup Convergence: Source Iteration, DMD
• K-eigenvalue Convergence: Power Iteration

Current Research Techniques

This is an experimental code that explores different acceleration and data saving techniques related to the neutron transport equation.

1. DJINN incorporates Deep Jointly-Informed Neural Networks into the S_N code for Σ_s Φ and Σ_f Φ calculations¹.

2. SVD-DJINN incorporates an SVD into the S_N code for the Σ_s and Σ_f matrices¹.

3. HYBRID separates the collided and uncollided terms to be used with different numbers of ordinates (N) and energy groups (G) for time-dependent problems².

¹ Ben Whewell and Ryan G. McClarren, (2022). Data Reduction in Deterministic Neutron Transport Calculations Using Machine Learning. Annals of Nuclear Energy, 176, p .109276. DOI: 10.1016/j.anucene.2022.109276.

² Ben Whewell, Ryan G. McClarren, Cory D. Hauck, and Minwoo Shin, (2023). Multigroup Neutron Transport Using a Collision-Based Hybrid Method, Nuclear Science and Engineering, 197:7, 1386-1405, DOI: 10.1080/00295639.2022.2154119.