Tomography for Plasma Imaging: a Unifying Framework for Bayesian Inference

Questo articolo presenta un quadro unificante per la tomografia del plasma basato sull'inferenza bayesiana, che integra modelli statistici dei dati e delle proprietà del profilo per ottenere ricostruzioni affidabili con quantificazione dell'incertezza, dimostrando l'efficacia dell'approccio attraverso un algoritmo di flusso stocastico applicato ai dati di imaging a raggi X molli del tokamak TCV.

D. Hamm, C. Theiler, M. Simeoni, B. P. Duval, T. Debarre, L. Simons, J. R. QueraltThu, 12 Ma🔬 physics

Waviness and self-sustained turbulence in plane Couette-Poiseuille flow

Lo studio presenta simulazioni numeriche dirette del flusso di Couette-Poiseuille che dimostrano come, in regime turbolento auto-sostenuto, l'ondulazione delle strisce sia una funzione quadratica dell'ampiezza dei vortici, confermando un passaggio chiave del modello di auto-sostentamento di Waleffe.

Manuel Etchevest, Pablo Dmitruk, Supriya Karmakar, Benoît Semin, Ramiro Godoy-Diana, José Eduardo WesfreidThu, 12 Ma🔬 physics

Mapping surface height dynamics to subsurface flow physics in free-surface turbulent flow using a shallow recurrent decoder

Il paper presenta SHRED, un algoritmo di deep learning che ricostruisce i campi di flusso turbolento sottosuperficiali a partire da misurazioni sparse dell'altezza della superficie libera, mappando efficacemente le fluttuazioni superficiali fino a circa due scale di lunghezza integrale di profondità.

Kristoffer S. Moen, Jørgen R. Aarnes, Simen Å. Ellingsen, J. Nathan KutzThu, 12 Ma🔬 physics

Picosecond Precision Heavy-Ion Detector for {\Lambda} Hypernuclei Lifetime Studies

Questo articolo presenta il progetto e le prime valutazioni delle prestazioni di un nuovo rivelatore di ioni pesanti con risoluzione temporale di 10 picosecondi, basato su un timer RF, progettato per misurare direttamente la vita media degli ipernuclei {\Lambda} mediante la soppressione del fondo accidentale e la separazione dei prodotti di reazione ritardati.

Simon Zhamkochyan, Sergey Abrahamyan, Amur Margaryan, Hayk Elbakyan, Aram Kakoyan, Samvel Mayilyan, Artashes Papyan, Hasmik Rostomyan, Anna Safaryan, Gagik Sughyan, Narek Margaryan, Garnik Ayvazyan, John Annand, Kenneth Livingston, Rachel Montgomery, Patrick Achenbach, Josef Pochodzalla, Dimiter Balabanski, Satoshi Nakamura, Ani Aprahamian, Vanik KakoyanThu, 12 Ma🔬 physics

Stabilizing Rayleigh-Benard convection with reinforcement learning trained on a reduced-order model

Questo lavoro dimostra che un framework di controllo che combina dinamiche di varietà basate sui dati (DManD) e apprendimento per rinforzo, addestrato su un modello a ordine ridotto, riduce efficacemente il trasferimento di calore nella convezione di Rayleigh-Bénard fino al 23% stabilizzando lo strato limite termico e sopprimendo le fluttuazioni turbolente.

Qiwei Chen, C. Ricardo Constante-AmoresThu, 12 Ma🔬 physics

Electron Density Depletion in Reentry Plasma Flows Using Pulsed Electric Fields

Questo studio presenta la prima simulazione completamente accoppiata di scariche elettriche pulsate ad alta tensione in un flusso di rientro a Mach 24, dimostrando che tale approccio genera uno strato di plasma non neutro che riduce drasticamente la densità elettronica e l'attenuazione del segnale di comunicazione con un consumo energetico e un peso gestibili.

Felipe Martin Rodriguez Fuentes, Bernard ParentThu, 12 Ma🔬 physics

Off-line Commissioning of the St. Benedict Radio Frequency Quadrupole Ion Guide

Il documento descrive la messa in servizio offline della guida ionica a quadrupolo a radiofrequenza (RFQ) del progetto St. Benedict, che ha dimostrato un'efficienza di trasporto superiore al 95% per gli ioni provenienti dalla camera RF a tappeto a monte e del 60% per quelli provenienti dalla sorgente offline laterale a 90 gradi.

R. Zite, M. Brodeur, O. Bruce, D. Gan, P. D. O'Malley, W. S. Porter, F. RiveroThu, 12 Ma🔬 physics