基于贝叶斯分析的托卡马克平衡推断与力平衡模型验证的统一方法

本文提出了一种基于贝叶斯分析的新方法，该方法将托卡马克中等离子体平衡参数的推断与量化推断平衡与 Grad-Shafranov 力平衡解之间差异的能力统一起来。该技术的核心是观测分裂这一新方法，它允许将多个正向模型与单次诊断观测相关联。这一新思想随后提供了一种途径，通过先验分布高效地表征 GS 解空间。此外，通过将力平衡直接纳入一组正向模型并在另一组中利用简单的 Biot-Savart 响应，等离子体参数的贝叶斯推断本身产生了一个对两组模型之间的相对一致性敏感的证据（推断后验分布的归一化常数）。该证据随后可用于帮助确定所测试的力平衡模型在多次放电/时间点上的相对精度。这些思想已在名为 BEAST（贝叶斯平衡分析与模拟工具）的代码中实现，该代码使用 Skilling 嵌套采样算法 [Skilling, Bayesian Analysis 1(4), 833--859 (2006)] 的一种特殊实现，以在高维非高斯后验分布上进行采样和证据计算。本文给出了两次高性能 MAST 放电的初始 BEAST 平衡推断结果。