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) - Gradient Descent Provably Solves Nonlinear Tomographic Reconstruction [60.95625458395291]
計算トモグラフィー(CT)では、フォワードモデルは線形変換と、ベル=ランベルト法則に従って光の減衰に基づく指数非線形性によって構成される。
金属クラウンを用いた人間の頭蓋骨の商業的再構築と比較すると,このアプローチは金属人工物を減らすことが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-06T00:47:57Z) - Addressing Data Scarcity in Optical Matrix Multiplier Modeling Using
Transfer Learning [0.0]
本稿では,データ不足に対処するためにトランスファーラーニング(transfer learning)を用いて実験的検討を行った。
提案手法では,より精度の低い解析モデルから生成された合成データを用いて,モデルの事前学習を行う。
3x3フォトニックチップで実装された行列重みに対する1dBのルート平均二乗誤差を、利用可能なデータの25%だけを用いて達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-10T07:33:00Z) - Score-based Diffusion Models in Function Space [137.70916238028306]
拡散モデルは、最近、生成モデリングの強力なフレームワークとして登場した。
この研究は、関数空間における拡散モデルをトレーニングするためのDDO(Denoising Diffusion Operators)と呼ばれる数学的に厳密なフレームワークを導入する。
データ解像度に依存しない固定コストで、対応する離散化アルゴリズムが正確なサンプルを生成することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-14T23:50:53Z) - Information loss from dimensionality reduction in 5D-Gaussian spectral
data [0.0]
本研究では,数百個のデータサンプルの順にサンプルサイズを持つ小データセットのパラメータ範囲において,次元減少からの情報の相対的損失が1%未満であることを示す。
また,アントロピー確率分布の密度と期待値は,ランダムサンプリングモンテカルロシミュレーション法から得られた人工データモデルを用いて,サンプル数とサンプルサイズとともに増加すると結論づけた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-22T14:51:35Z) - 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) - Mixed Effects Neural ODE: A Variational Approximation for Analyzing the
Dynamics of Panel Data [50.23363975709122]
パネルデータ解析に(固定・ランダムな)混合効果を取り入れたME-NODEという確率モデルを提案する。
我々は、Wong-Zakai定理によって提供されるSDEの滑らかな近似を用いて、我々のモデルを導出できることを示す。
次に、ME-NODEのためのエビデンスに基づく下界を導出し、(効率的な)トレーニングアルゴリズムを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-18T22:41:51Z) - 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) - Deep learning of multi-resolution X-Ray micro-CT images for multi-scale
modelling [0.0]
本研究では3次元拡張深部超解像(EDSR)畳み込みニューラルネットワークを開発し,大規模空間スケールで高分解能データを生成する。
我々は,テキスト解析,セグメンテーション動作,多相流シミュレーション(PNM)を用いてネットワークを検証した。
EDSR生成モデルは、不均一性の存在下での実験挙動を予測するための基礎LRモデルよりも精度が高い。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-01T21:49:22Z) - Relative Entropy Gradient Sampler for Unnormalized Distributions [14.060615420986796]
非正規分布からのサンプリングのための相対エントロピー勾配サンプリング器(REGS)
REGSは、参照分布からサンプルへの初期サンプルを非正規化対象分布から反復的に押し出す単純な非線形変換の列を求める粒子法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-06T14:10:38Z) - Image reconstruction in light-sheet microscopy: spatially varying
deconvolution and mixed noise [1.1545092788508224]
光シート顕微鏡におけるデコンボリューションの問題点について検討する。
データは空間的に異なるぼかしと、ポアソンとガウスノイズの組み合わせによって破壊される。
シミュレーションと実データの両方で行った数値実験は, 他の手法と比較して, 再現性に優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-08T14:14:35Z) - Data-Driven Shadowgraph Simulation of a 3D Object [50.591267188664666]
我々は、数値コードをより安価でプロジェクションベースのサロゲートモデルに置き換えている。
このモデルは、数値的な方法で必要となるすべての前の電場を計算することなく、所定の時間で電場を近似することができる。
このモデルでは, シミュレーションパラメータの狭い範囲におけるデータの摂動問題において, 高品質な再構成が示されており, 大規模な入力データに利用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-01T08:46:04Z) - Probabilistic 3D surface reconstruction from sparse MRI information [58.14653650521129]
スパース2次元MR画像データとアレータティック不確実性予測から3次元表面再構成を同時に行うための新しい確率論的深層学習手法を提案する。
本手法は,3つの準直交MR画像スライスから,限られたトレーニングセットから大きな表面メッシュを再構成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-05T14:18:52Z) - 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。