physics.plasm-ph」カテゴリーアーカイブ

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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Graph Representation of the Magnetic Field Topology in High-Fidelity Plasma Simulations for Machine Learning Applications

要約 模擬プラズマ内の磁場のトポロジカル解析により、幅広い設定におけるさまざまな … 続きを読む

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Towards practical reinforcement learning for tokamak magnetic control

要約 強化学習 (RL) は、プラズマ磁気制御の領域を含むリアルタイム制御システ … 続きを読む

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Deep Learning assisted microwave-plasma interaction based technique for plasma density estimation

要約 電子密度は、プラズマを特徴付けるための重要なパラメータです。 低温プラズマ … 続きを読む

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