論文の概要: Integrated Data Analysis of Plasma Electron Density Profile Tomography for HL-3 with Gaussian Process Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08882v2
- Date: Fri, 16 May 2025 01:11:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-19 14:36:12.185026
- Title: Integrated Data Analysis of Plasma Electron Density Profile Tomography for HL-3 with Gaussian Process Regression
- Title(参考訳): ガウス過程回帰によるHL-3プラズマ電子密度プロファイルトモグラフィの総合データ解析
- Authors: Cong Wang, Jiahong Chen, Renjie Yang, Dong Li, Zhibin Wang, Zongyu Yang, Zhijun Wang, Yixiong Wei, Zhaoyang Liu, Chenshu Hu, Jing Li,
- Abstract要約: HL-3トカマクにおけるプラズマ電子密度プロファイルトモグラフィーのための統合データ解析モデルを提案する。
このモデルでは遠赤外レーザー干渉計からの線積分測定と周波数変調連続波反射計による点測定を組み合わせている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 19.091677714329187
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: An integrated data analysis model based on Gaussian Process Regression is proposed for plasma electron density profile tomography in the HL-3 tokamak. The model combines line-integral measurements from the far-infrared laser interferometer with point measurements obtained via the frequency-modulated continuous wave reflectometry. By employing Gaussian Process Regression, the model effectively incorporates point measurements into 2D profile reconstructions, while coordinate mapping integrates magnetic equilibrium information. The average relative error of the reconstructed profile obtained by the integrated data analysis model with normalized magnetic flux is as low as 3.60*10^(-4). Additionally, sensitivity tests were conducted on the grid resolution, the standard deviation of diagnostic data, and noise levels, providing a robust foundation for the real application to experimental data.
- Abstract(参考訳): HL-3トカマクのプラズマ電子密度プロファイルトモグラフィーにおいて,ガウス過程回帰に基づく統合データ解析モデルを提案する。
このモデルでは遠赤外レーザー干渉計からの線積分測定と周波数変調連続波反射計による点測定を組み合わせている。
ガウス過程回帰を用いて、座標マッピングは磁気平衡情報を統合しながら、2次元プロファイル再構成に点計測を効果的に組み込む。
正規化磁束を用いた統合データ解析モデルにより得られ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, グリッド解像度, 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, 実際の実験データに対する堅牢な基礎を提供することができた。
関連論文リスト
- Graph Laplacian-based Bayesian Multi-fidelity Modeling [1.383698759122035]
低忠実度データから構築されたグラフラプラシアンを用いて、多変量ガウス事前密度を定義する。
共役可能性項を構築するために高忠実度データポイントはほとんど使われない。
その結果、少数の高忠実度データを利用することで、多忠実度アプローチは大量の低忠実度データポイントの精度を大幅に向上させることができることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-12T16:51:55Z) - Robust Second-order LiDAR Bundle Adjustment Algorithm Using Mean Squared Group Metric [5.153195958837083]
我々は,LiDAR BAアルゴリズムの最適化目標を構築するために,新しい平均2乗群計量(MSGM)を提案する。
堅牢なカーネル関数を統合することで、BAアルゴリズムに関わるメトリクスを再重み付けし、ソリューションプロセスの堅牢性を高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-03T12:53:39Z) - MVG-Splatting: Multi-View Guided Gaussian Splatting with Adaptive Quantile-Based Geometric Consistency Densification [8.099621725105857]
マルチビューを考慮したソリューションであるMVG-Splattingを紹介する。
付加的な密度化のレベルを動的に決定する適応的量子化法を提案する。
このアプローチは3次元再構成プロセス全体の忠実度と精度を大幅に向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T15:24:01Z) - Gaussian Primitives for Deformable Image Registration [9.184092856125067]
脳MRI、肺CT、心臓MRIのデータセットの実験結果から、GaussianDIRは既存のDIR法よりも精度と効率が優れていることが示されている。
トレーニングなしのアプローチとして、反復的手法は本質的に遅く、一般化不足の限界を超越しているというステレオタイプに挑戦する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T15:44:54Z) - R$^2$-Gaussian: Rectifying Radiative Gaussian Splatting for Tomographic Reconstruction [53.19869886963333]
3次元ガウススプラッティング(3DGS)は画像のレンダリングと表面再構成において有望な結果を示した。
本稿では,Sparse-viewトモグラフィ再構成のための3DGSベースのフレームワークであるR2$-Gaussianを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-31T08:39:02Z) - GPS-Gaussian: Generalizable Pixel-wise 3D Gaussian Splatting for Real-time Human Novel View Synthesis [70.24111297192057]
我々は、文字の新たなビューをリアルタイムに合成するための新しいアプローチ、GPS-Gaussianを提案する。
提案手法は,スパースビューカメラ設定下での2K解像度のレンダリングを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-04T18:59:55Z) - Orthogonal Matrix Retrieval with Spatial Consensus for 3D Unknown-View
Tomography [58.60249163402822]
未知視トモグラフィ(UVT)は、未知のランダムな向きで2次元投影から3次元密度マップを再構成する。
提案したOMRはより堅牢で、従来の最先端のOMRアプローチよりも大幅に性能が向上している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-06T21:40:59Z) - A Model for Multi-View Residual Covariances based on Perspective
Deformation [88.21738020902411]
マルチビューSfM, オードメトリ, SLAMセットアップにおける視覚的残差の共分散モデルの導出を行う。
我々は、合成データと実データを用いてモデルを検証し、それを光度および特徴量に基づくバンドル調整に統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-01T21:21:56Z) - The KFIoU Loss for Rotated Object Detection [115.334070064346]
本稿では,SkewIoU損失とトレンドレベルアライメントを両立できる近似的損失を考案する上で,有効な方法の1つとして論じる。
具体的には、対象をガウス分布としてモデル化し、SkewIoUのメカニズムを本質的に模倣するためにカルマンフィルタを採用する。
KFIoUと呼ばれる新たな損失は実装が容易で、正確なSkewIoUよりもうまく動作する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-29T10:54:57Z) - Modelling the Distribution of 3D Brain MRI using a 2D Slice VAE [66.63629641650572]
本研究では,2次元スライスVAEとガウスモデルを組み合わせた3次元MR脳の体積分布をモデル化する手法を提案する。
また,本研究では,脳解剖学に適合するセグメンテーションの精度を定量的に評価する新たなボリューム評価手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-09T13:23:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。