Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > physics > arXiv:2507.05067v1

帮助 | 高级搜索

物理学 > 等离子体物理

arXiv:2507.05067v1 (physics)
[提交于 2025年7月7日 ]

标题: 用高斯过程回归量化平台轮廓测量的分辨率极限

标题: Quantifying Resolution Limits in Pedestal Profile Measurements with Gaussian Process Regression

Authors:Norman M. Cao, David R. Hatch, Craig Michoski, Todd A. Oliver, David Eldon, Andrew Oakleigh Nelson, Matthew Waller
摘要: 边缘输运屏障(ETBs)在磁约束聚变等离子体中,通常称为台阶,对于实现高约束等离子体起着关键作用。 然而,它们的特征是在短长度尺度上等离子体压力急剧上升,这使得它们在实验上难以诊断。 在这项工作中,我们使用高斯过程回归(GPR)来开发基于第一性原理的度量标准,用于量化从实验测量中推断温度、压力或其他量的可微分剖面的空间和时间分辨率限制。 尽管我们专注于台阶,但这些方法是完全通用的,可以应用于任何涉及从离散测量中推断剖面的情况。 首先,我们将GPR与低通滤波建立对应关系,给出了与GPR引起的平滑相关的有效“截止频率”的显式表达式。 其次,我们引入了一个新的信息论度量,\(N_{eff}\),它衡量对剖面或其导数的推断值有贡献的有效数据点数量。 这些度量使能够对“过拟合”和“过度正则化”之间的权衡进行定量评估,为GPR的使用者和消费者提供了一种系统的方法来评估推断剖面的可信度。 我们将这些工具应用于在静态和动态设置中使用GPR的实用建议,并展示了它们在利用DIII-D托卡马克的测量数据推断台阶剖面中的应用。
摘要: Edge transport barriers (ETBs) in magnetically confined fusion plasmas, commonly known as pedestals, play a crucial role in achieving high confinement plasmas. However, their defining characteristic, a steep rise in plasma pressure over short length scales, makes them challenging to diagnose experimentally. In this work, we use Gaussian Process Regression (GPR) to develop first-principles metrics for quantifying the spatiotemporal resolution limits of inferring differentiable profiles of temperature, pressure, or other quantities from experimental measurements. Although we focus on pedestals, the methods are fully general and can be applied to any setting involving the inference of profiles from discrete measurements. First, we establish a correspondence between GPR and low-pass filtering, giving an explicit expression for the effective `cutoff frequency' associated with smoothing incurred by GPR. Second, we introduce a novel information-theoretic metric, \(N_{eff}\), which measures the effective number of data points contributing to the inferred value of a profile or its derivative. These metrics enable a quantitative assessment of the trade-off between `over-fitting' and `over-regularization', providing both practitioners and consumers of GPR with a systematic way to evaluate the credibility of inferred profiles. We apply these tools to develop practical advice for using GPR in both time-independent and time-dependent settings, and demonstrate their usage on inferring pedestal profiles using measurements from the DIII-D tokamak.
主题: 等离子体物理 (physics.plasm-ph)
引用方式: arXiv:2507.05067 [physics.plasm-ph]
  (或者 arXiv:2507.05067v1 [physics.plasm-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.05067
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Norman Cao [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 7 月 7 日 14:49:56 UTC (516 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
physics.plasm-ph
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-07
切换浏览方式为:
physics

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号