利用聚类技术在 Vlasov 混合动力学模拟中探测重联事件
等离子体物理
2021-02-24 v1
摘要
磁化空间等离子体中的动理学湍流已通过原位观测、数值模拟和理论模型得到广泛研究。在此背景下，一个关键点涉及相干电流结构的形成及其通过磁重联的破裂。我们提出旨在从大规模数值模拟数据集中自动探测重联事件的技术。我们使用了称为 K-means 和 DBscan（文献中通常称为无监督机器学习方法）的聚类技术，以及其他基于标准重联代理阈值的方法。我们所有技术还对所选区域的长宽比使用了阈值。我们测试了算法的性能。我们提出了用于自动化机器学习算法的最优长宽比：AR=18。该无监督方法的性能相对于基于标准重联代理阈值的其他方法具有很强的竞争力。
引用
@article{arxiv.2012.09683,
title = {Detecting Reconnection Events in Kinetic Vlasov Hybrid Simulations Using Clustering Techniques},
author = {Manuela Sisti and Francesco Finelli and Giorgio Pedrazzi and Matteo Faganello and Francesco Califano and Francesca Delli Ponti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.09683},
year = {2021}
}