Low-dimensional geometry learning for turbulence prediction in optimized stellarators
Dit artikel toont aan dat quasi-helikale stellarator-ontwerpen in een laag-dimensionale latente ruimte kunnen worden geanalyseerd, wat het mogelijk maakt om machine learning-surrogaatmodellen te trainen voor het efficiënt optimaliseren van turbulente transport in stellarators.