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J-GLOBAL ID:202202264016282561   整理番号:22A0467011

データ解析法の最前線:因果性検出からデータ駆動実験設計まで【JST・京大機械翻訳】

Frontiers in data analysis methods: from causality detection to data driven experimental design
著者 (10件):
資料名:
巻: 64  号:ページ: 024002 (12pp)  発行年: 2022年 
JST資料番号: D0471A  ISSN: 0741-3335  CODEN: PLPHBZ  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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市販反応器への経路では,磁気閉じ込め核核融合における実験はますます複雑になり,それらは膨大な量のデータを生成する傾向がある。したがって,新しい解析ツールは,最も関連のあるデバイスによって生成された情報を完全に利用するために不可欠となり,今日,構築と運用の両方にとって非常に高価である。本論文は,科学的研究の主な側面をカバーする一連の革新的ツールを提示した。因果関係検出技術は,現象の正しい原因の同定を助け,イオンサイクロトロン高周波加熱変調による鋸歯不安定性のペーシングのような同期実験の最適化に非常に有用である。データ駆動理論は,解釈可能かつ物理的に意味のあるモデルを提供するために,従来の機械学習ツールを越えている。破壊のようなトカマク構成のための非常に厳しい問題への応用は,物理の理解だけでなく,次世代のデバイスへの解決策の外挿にも役立つ。また,新しい実験の設計をサポートするために,特定の方法論を開発し,経験的モデルの導出における同じ進歩が,かなり減少した放電数で達成できることを証明した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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核融合装置 
タイトルに関連する用語 (4件):
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