A neural network-based method for input parameter optimization of edge transport modeling utilizing experimental diagnostics

A neural network-based method is developed to fast optimize EMC3-EIRENE input parameters, enabling EMC3-EIRENE to produce synthetic data that closely match experimental measurements on Wendelstein 7-X. Initially, an EMC3-EIRENE simulation database covering a range of key input parameters is generate...

Повний опис

Бібліографічні деталі

Автори:	Y. Luo, S. Xu, Y. Liang, E. Wang, J. Cai, Y. Feng, D. Reiter, A. Knieps, S. Brezinsek, D. Harting, M. Krychowiak, D. Gradic, P. Ren, D. Zhang, Y. Gao, G. Fuchert, A. Pandey, M. Jakubowski, the W7-X Team
Формат:	Artigo
Мова:	Inglês
Опубліковано:	IOP Publishing 2025-01-01
Серія:	Nuclear Fusion
Предмети:	machine learning Bayesian inference EMC3-EIRENE Wendelstein 7-X
Онлайн доступ:	https://doi.org/10.1088/1741-4326/adf75f
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!