Bayesian optimization of stellarator alpha-particle confinement using data-informed parameter spaces and dimensionality reduction
本論文は、従来のフーリエ展開に基づく手法におけるパラメータ範囲や表現力の限界を克服し、優れたアルファ粒子閉じ込めを実現するステラレータ形状の効率的なベイズ最適化を可能にするため、フーリエモードの分位点変換およびPCAに基づく次元削減という、データに基づいた2つのパラメータ化手法を提案する。