Low-dimensional geometry learning for turbulence prediction in optimized stellarators
Este artigo demonstra que geometrias de estelarato com simetria quase-helicoidal residem em um espaço latente de baixa dimensão, permitindo o uso de aprendizado profundo para gerar dados de simulação e otimizar diretamente o design para reduzir o transporte turbulento.