Bayesian optimization of stellarator alpha-particle confinement using data-informed parameter spaces and dimensionality reduction
Este artículo propone dos métodos de parametrización informados por datos —transformación de cuantiles de los modos de Fourier y reducción de dimensionalidad basada en PCA— para permitir la optimización bayesiana eficiente de las formas de esteleradores para un confinamiento superior de partículas alfa, superando las limitaciones de los enfoques tradicionales basados en Fourier con respecto a los límites de los parámetros y la expresividad.