Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)   Publisher：AIP Publishing  

Reliable estimation of equilibrium flow shear from reciprocating probe measurements is challenging since the quantity of interest corresponds to the second derivative of the observable plasma potential. In addition, a time series of the plasma potential obtained by plunging a probe is affected by both the probe head position and plasma fluctuations, complicating the estimation of equilibrium components and their errors. We tackle this problem by employing Gaussian process regression that is able to infer even the derivatives of a spatial or temporal profile in the form of a probability distribution function. The proposed inference framework is validated by using synthetic data generated by gyrofluid simulations. While the inference result based on a single plunge is unstable in certain spatial locations, we have obtained reasonable agreement between the inference result and the true flow shear profile by combining data sets taken from several plunges.

DOI： 10.1063/5.0254473

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Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)   Publisher：IOP Publishing  

Reliable equilibrium reconstruction is indispensable for understanding and controlling hot magnetized plasmas to achieve fusion reactors. In axisymmetric systems, current and pressure profiles that satisfy the force balance conditions are given by the Grad-Shafranov (GS) equation. While many novel approaches have been developed to swiftly and robustly find an optimum solution of the GS equation, approaches based on a single solution search may not be adaptable if diagnostics fail to provide sufficient constraints. Here, we investigate the solution space of the GS equation when only basic edge magnetic measurements are available. By combining Gaussian process regression and Markov chain Monte Carlo sampling within the Bayesian framework, we treat each current element as an independent variable and evaluate the probability distribution that describes all possible solutions. We have applied this inference frame to the geometry of the PLATO tokamak and shown that the flux surface locations can be determined relatively well only from 16 pick-up coils, 4 flux loops and a diamagnetic loop. On the other hand, the toroidal current density is inferred with limited success, and the inferences of the safety factor and pressure profiles are difficult. The characterization of possible choices of equilibria realized by this inference frame will help optimize diagnostic setups for equilibrium reconstruction.

DOI： 10.1088/1361-6587/ad9521

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Other Link： https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6587/ad9521/pdf

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)  

DOI： 10.1038/s41598-024-64380-2

Event date： 2025.3

Presentation type：Oral presentation (invited, special)  

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Event date： 2025.2

Presentation type：Public lecture, seminar, tutorial, course, or other speech  

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Event date： 2024.12

Language：Japanese   Presentation type：Public lecture, seminar, tutorial, course, or other speech  

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Other Link： https://www.stats.imi.kyushu-u.ac.jp/en/event-tutorial2024/

Event date： 2024.10

Presentation type：Oral presentation (invited, special)  

Venue：Toki Messe (Niigata city)  

Type：Academic society, research group, etc. 

近年、「数学・統計・情報科学」と「物質・材料科学」の融合研究が盛んに取り組まれている。例えば、材料開発の加速を志向したマテリアルズインフォマティクスの進展が見られる。最近では、最先端の情報科学や計測科学、計算科学と融合し、物質・材料研究において、「分子・プロセス設計」、「機序の理解」、「物性・特性の予測」などの人間が本来行う研究活動の高度化・複雑化・自動化というフェーズに入っている。しかしながら、これらの研究を進める際に、それぞれの分野の基礎知識の獲得や融合研究を進める場の構築が難しく、汎用的に広がるまで高いハードルがある。そこで、本課題では、数学・統計・情報科学と物質・材料科学の研究者が相見え、情報交換や共同研究のためのネットワーキングを目的とする。本年度は、特に「情報計測」と「数学とマテリアルズDX」をサブテーマとして取り組む。

Type：Academic society, research group, etc. 

Number of participants：100

計測技術とデータ解析の高度な融合により、それら単体では成し得ないブレイククスルーを目指す「計測インフォマティクス」と呼ぶべき研究領域が近年勃興しています。一方、データ解析の発展は数学や統計学が与える原理や理論保証に支えられています。逆にこうした実問題から得た着想が数学や統計学を発展させる契機と成り得ることも歴史が示しています。本セミナーでは物質科学を始めとした計測・解析分野と数学・統計学の研究者が互いのシーズとニーズを共有し、相互発展の可能性を探ります。

Type：Academic society, research group, etc. 

近年、「数学・統計・情報科学」と「物質・材料科学」の融合研究が盛んに取り組まれている。例えば、材料開発の加速を志向したマテリアルズインフォマティクスの進展が見られる。最近では、最先端の情報科学や計測科学、計算科学と融合し、物質・材料研究において、「分子・プロセス設計」、「機序の理解」、「物性・特性の予測」などの人間が本来行う研究活動の高度化・複雑化・自動化というフェーズに入っている。しかしながら、これらの研究を進める際に、それぞれの分野の基礎知識の獲得や融合研究を進める場の構築が難しく、汎用的に広がるまで高いハードルがある。そこで、本課題では、数学・統計・情報科学と物質・材料科学の研究者が相見え、情報交換や共同研究のためのネットワーキングを目的とする。本年度は、特に「情報計測」と「数学とマテリアルズDX」をサブテーマとして取り組む。