Gyrokinetic plasma turbulence 中相空间结构的 von Neumann 熵

我们引入一种数据驱动的诊断方法，将奇异值分解（SVD）与信息论熵结合，用于量化gyrokinetic湍流中扰动分布函数的相空间复杂度。将该框架应用于求解离子分布函数时间演化的非线性 flux-tube 模拟，其中分布函数以实际空间的波数表示，我们定义 von Neumann 熵（vNE）用于分析速度空间结构。在波数空间的全局调查揭示了 vNE 在速度空间结构中的波数依赖性变化：在低波数时 vNE 保持较低，但在 $k_\perp\rho_{t\mathrm{i}}\sim 1$ 处显著增加。Hermite/拉盖尔分解表明，垂直（磁矩）方向的有限洛仑兰半径（FLR）相混合活跃。同时，vNE 在 $k_\perp\rho_{t\mathrm{i}}$ 处的系统性增长与 Hermite 谱的展宽相关，暗示洛仑兰共振作为主要机制驱动了观察到的波数依赖性。这些结果表明，基于 SVD 的 vNE 提供了一种无需预设基函数即可度量动力学复杂度的方法，并实现了相空间混合过程在gyrokinetic湍流中波数依赖性的全局映射。