Bayesian optimization of stellarator alpha-particle confinement using data-informed parameter spaces and dimensionality reduction
Questo articolo propone due metodi di parametrizzazione basati sui dati — la trasformazione dei quantili delle mode di Fourier e la riduzione della dimensionalità basata sulla PCA — per consentire un'ottimizzazione bayesiana efficiente delle forme degli stellarator per un confinamento superiore delle particelle alfa, superando i limiti degli approoli tradizionali basati su Fourier riguardo ai limiti dei parametri e all'espressività.