Fast prediction of plasma instabilities with sparse-grid-accelerated optimized dynamic mode decomposition
本論文は、(L)-レジャ・ポイントを用いたスパースグリッド補間と最適化された動的モード分解を組み合わせることで、複雑なプラズマ不安定性に対して極めて効率的かつ予測的なパラメータ化次数低減モデルの構築が可能となり、最小限の訓練データ点のみを必要としながら、高忠実度シミュレーションと比較して最大3桁高速な評価速度を実現することを実証するものである。