Machine-learning assisted steady-state profile predictions using global optimization techniques

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: Machine-learning assisted steady-state profile predictions using global optimization techniques
• 著者・編者: 本多, 充; 成田, 絵美; Honda, Mitsuru; Narita, Emi
• 著者標目: 本多, 充; 成田, 絵美; Honda, Mitsuru; Narita, Emi
• 出版年月日等: 2019-08-08
• 出版年（W3CDTF）: 2019-08-08
• 本文の言語コード: jpn
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: 第25回NEXT（数値トカマク）研究会
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 : 量子科学技術研究開発機構 学術機関リポジトリ

• 要約等: 乱流流束の分布勾配に対する敏感な依存性のために、硬い輸送モデルを用いた安定した分布予測は困難である。この困難を克服するため、大域的最適化手法を用いた新しい定常輸送コードGOTRESSが開発された。硬い輸送モデルを用いたシミュレーションで生じがちな数値的不安定なしに、滑らかな拡散係数や温度分布を得るこ...