TJ-II stellarator

基于物理信息神经网络推断仿星器中的等离子体传导率

研究人员开发了一个新颖的框架，使用基于物理信息神经网络（PINNs）的方法来推断仿星器装置剥离层中的垂直能量传导率。该方法将等离子体剖面测量与简化的输运方程相结合，以约束推断出的传导率 $\kappa_\perp(n,T)$。该框架通过合成数据进行了验证，误差小于10%，并已应用于TJ-II仿星器的实验数据，提供了有效剥离层传导率的初步估计。