論文の概要: 2D Integrated Bayesian Tomography of Plasma Electron Density Profile for HL-3 Based on Gaussian Process
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08882v1
- Date: Thu, 13 Feb 2025 01:43:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-14 13:47:46.566737
- Title: 2D Integrated Bayesian Tomography of Plasma Electron Density Profile for HL-3 Based on Gaussian Process
- Title（参考訳）: ガウス過程に基づくHL-3のプラズマ電子密度分布の2次元積分ベイズトモグラフィー
- Authors: Cong Wang, Renjie Yang, Dong Li, Zongyu Yang, Zhijun Wang, Yixiong Wei, Jing Li,
- Abstract要約: 本稿では,ガウス過程(GP)を用いたライン積分測定と点値を組み合わせたベイズモデルを提案する。
提案手法はGPRを利用して点値を2次元プロファイルに組み込み,座標マッピングを用いて2次元インバージョンのための磁束情報を統合する。
正規化磁束を用いたベイズトモグラフィーモデルを用いた再構成プロファイルの平均相対誤差は3.60*10(-4)以下である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.464552040990309
- License:
- Abstract: This paper introduces an integrated Bayesian model that combines line integral measurements and point values using Gaussian Process (GP). The proposed method leverages Gaussian Process Regression (GPR) to incorporate point values into 2D profiles and employs coordinate mapping to integrate magnetic flux information for 2D inversion. The average relative error of the reconstructed profile, using the integrated Bayesian tomography model with normalized magnetic flux, is as low as 3.60*10^(-4). Additionally, sensitivity tests were conducted on the number of grids, the standard deviation of synthetic diagnostic data, and noise levels, laying a solid foundation for the application of the model to experimental data. This work not only achieves accurate 2D inversion using the integrated Bayesian model but also provides a robust framework for decoupling pressure information from equilibrium reconstruction, thus making it possible to optimize equilibrium reconstruction using inversion results.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ガウス過程(GP)を用いたライン積分測定と点値を組み合わせたベイズモデルを提案する。
提案手法はガウス過程回帰(GPR)を利用して点値を2次元プロファイルに組み込むとともに座標マッピングを用いて2次元インバージョンに磁束情報を統合する。
正規化磁束を持つベイズトモグラフィーモデルを用いた再構成プロファイルの平均相対誤差は3.60*10^(-4)である。
さらに, グリッド数, 合成診断データの標準偏差, ノイズレベルについて感度試験を行い, 実験データへのモデル適用の基礎を固めた。
この研究は、積分ベイズモデルを用いて正確な2次元インバージョンを達成するだけでなく、平衡再構成から圧力情報を分離するための堅牢な枠組みも提供し、インバージョン結果を用いた平衡再構成の最適化を可能にする。
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