physics.plasm-ph」カテゴリーアーカイブ

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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EuroPED-NN: Uncertainty aware surrogate model

要約 この研究では、JET-ILW ペデスタル データベースとその後のモデル評価 … 続きを読む

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Learning physics-based reduced models from data for the Hasegawa-Wakatani equations

要約 この論文は、非線形でカオスなプラズマ乱流シミュレーションのための非侵入型科 … 続きを読む

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Do Graph Neural Networks Dream of Landau Damping? Insights from Kinetic Simulations of a Plasma Sheet Model

要約 私たちは、プラズマ物理学動力学シミュレーターをグラフ ニューラル ネットワ … 続きを読む

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Grad-Shafranov equilibria via data-free physics informed neural networks

要約 多くの場合、不確実性の定量化、最適化、およびリアルタイム診断情報には、多数 … 続きを読む

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Do Graph Neural Networks Dream of Landau Damping? Insights from Kinetic Simulations of a Plasma Sheet Model

要約 私たちは、プラズマ物理学動力学シミュレーターをグラフ ニューラル ネットワ … 続きを読む

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Physics-Preserving AI-Accelerated Simulations of Plasma Turbulence

要約 流体、気体、プラズマの乱流は、実用的かつ根本的に重要な未解決の問題のままで … 続きを読む

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Feature-based Transferable Disruption Prediction for future tokamaks using domain adaptation

要約 将来のトカマクにおけるデータ駆動型破壊予測モデルの高額な取得コストと破壊的 … 続きを読む

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Data-driven modeling of Landau damping by physics-informed neural networks

要約 運動論的アプローチは、一般にマイクロスケールのプラズマ物理問題を扱うには正 … 続きを読む

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