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在托卡马克等离子体稳定性和不稳定行为的调查与大数据和机器学习

作者(年代):Rastovic D

我们研究的问题在托卡马克等离子体的稳定和不稳定的行为。一般来说,我们可以应用最大熵方法和贝叶斯决策识别等离子体的形状。的权力法律行为和等离子体的不稳定性,我们介绍一种新的方法。数学期望事件的最大化和模糊熵的模糊贝叶斯神经网络用于应用程序的优化和仿真没有假设递归。在这种情况下,也可以考虑non-Gibbsian与功率概率分布函数法律的情况。非平衡系统的新的校准方法。