physics.plasm-ph」カテゴリーアーカイブ

Scientific Machine Learning Based Reduced-Order Models for Plasma Turbulence Simulations

要約 この論文では、プラズマ乱流シミュレーションのための非侵入型科学機械学習 ( … 続きを読む

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Generative Neural Reparameterization for Differentiable PDE-constrained Optimization

要約 偏微分方程式 (PDE) 制約付き最適化は、PDE によって支配されるシス … 続きを読む

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Design Optimization of Nuclear Fusion Reactor through Deep Reinforcement Learning

要約 この研究では、核融合炉の設計を最適化するための深層強化学習 (DRL) の … 続きを読む

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Application of Neural Ordinary Differential Equations for ITER Burning Plasma Dynamics

要約 トカマク内での燃焼プラズマのダイナミクスは、制御された熱核融合を進めるため … 続きを読む

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Low latency optical-based mode tracking with machine learning deployed on FPGAs on a tokamak

要約 磁気閉じ込め核融合装置におけるアクティブフィードバック制御は、プラズマの不 … 続きを読む

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Plasma Surrogate Modelling using Fourier Neural Operators

要約 トカマク炉内でのプラズマの進化を予測することは、持続可能な核融合という目標 … 続きを読む

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Efficient Learning of Accurate Surrogates for Simulations of Complex Systems

要約 機械学習手法は、複雑な物理モデルの計算コストの低いサロゲートを構築するため … 続きを読む

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Diag2Diag: Multi modal super resolution for physics discovery with application to fusion

要約 この論文では、システム内の診断間の相関関係を革新的に活用する、解像度向上の … 続きを読む

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FTL: Transfer Learning Nonlinear Plasma Dynamic Transitions in Low Dimensional Embeddings via Deep Neural Networks

要約 深層学習アルゴリズムは、核融合プラズマ システムなどの高次元の動的挙動を研 … 続きを読む

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Active Disruption Avoidance and Trajectory Design for Tokamak Ramp-downs with Neural Differential Equations and Reinforcement Learning

要約 トカマクは核融合エネルギーへの有望な道を提供するが、プラズマの破壊は大きな … 続きを読む

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