模型数据融合：开发贝叶斯反演以约束平衡与模结构
等离子体物理
2010-02-18 v1 数据分析、统计与概率
摘要
最近，在JET和W7-AS上开发了一种基于贝叶斯原理的新型概率性“数据融合”框架。该贝叶斯分析框架融合了诊断数据和信号前向模型中的不确定性与相互依赖性，以及等离子体状态的先验知识，以预测内部磁结构。该框架的一个特点（称为MINERVA，J. Svensson, A. Werner, Plasma Physics and Controlled Fusion 50, 085022, 2008）是在不使用力平衡模型的情况下推断磁通面。我们讨论了一个新项目的结果，该项目开发贝叶斯反演工具，旨在(1)利用MAST球形托卡马克区分捕捉不同物理的竞争平衡理论；以及(2)利用H-1 Heliac测试MHD理论的预测，特别是模结构。
引用
@article{arxiv.1002.3189,
title = {Model Data Fusion: developing Bayesian inversion to constrain equilibrium and mode structure},
author = {M. J. Hole and G. von Nessi and J. Bertram and J. Svensson and L. C. Appel and B. D. Blackwell and R. L. Dewar and J. Howard},
journal= {arXiv preprint arXiv:1002.3189},
year = {2010}
}
备注
submitted to Journal of Plasma Fusion Research 10/11/2009