利用降维与聚类技术对空间等离子体状态进行分类
等离子体物理
2020-10-22 v2
摘要
无碰撞空间等离子体环境通常由不同的粒子群体表征。尽管其速度分布函数的矩有助于区分不同的等离子体状态，但分布函数本身提供了关于等离子体状态更全面的信息，尤其是在分布函数包含非热效应的时刻。然而，与矩不同，分布函数不易由少量参数刻画，使其分类更难实现。为进行此分类，我们提出通过对俯仰角与能量空间中的电子分布应用降维和聚类方法来区分不同的等离子体区域。我们利用四种独立算法来实现等离子体分类：自编码器、主成分分析、均值漂移和凝聚聚类。我们通过将方案应用于地球磁尾中 Cluster-PEACE 仪器测得的数据来测试分类算法。传统上认为地球磁尾被划分为三个不同区域（等离子体片、等离子体片边界层和尾瓣），这些区域主要由其等离子体特征定义。从带有基于等离子体参数的关联分类的 ECLAT 数据库出发，我们识别出 8 个不同的分布组，它们依赖于显著更复杂的等离子体与场动力学。通过比较每个区域的平均分布以及等离子体与磁场参数，我们将若干组与不同的等离子体片群体相关联，其余归因为等离子体片边界层和尾瓣。我们发现所分类的各个区域与 ECLAT 结果之间存在清晰区别。
引用
@article{arxiv.2009.10466,
title = {Using dimensionality reduction and clustering techniques to classify space plasma regimes},
author = {Mayur R. Bakrania and I. Jonathan Rae and Andrew P. Walsh and Daniel Verscharen and Andy W. Smith},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.10466},
year = {2020}
}
备注
Published in Frontiers in Astronomy and Space Sciences, 20 pages, 7 figures