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データ駆動アプローチを用いた雪崩的乱流輸送現象の解析

Data-driven analyses of avalanche like turbulent transport phenomena

朝比 祐一; 藤井 恵介*

Asahi, Yuichi; Fujii, Keisuke*

本研究では、5次元ジャイロ運動論的シミュレーションによる大規模データを、データ駆動科学的手法により解析した。まず、少数の波が支配的なコヒーレントな状態と様々な波が入り乱れる乱雑な状態の判別を、特異値分解を用いて行った。これにより突発的に起こる熱輸送現象のあとプラズマは乱雑な状態になること、乱雑さはその後自発的に減少すること、次の突発現象はそのような自己組織化の後に起きることが明らかになった。この過程はLandau減衰をはじめとする速度空間構造の変化と密接に変化していると考えられる。しかし、従来手法では5次元位相空間構造の時系列解析は不可能であった。そこでさらに主成分分析による位相空間構造データの圧縮技術を開発した。圧縮されたデータを利用しても突発的輸送が表現できることや、どのような位相空間構造が突発的輸送と関連しているかを論じる。

The 5D gyrokinetic simulation data has been analyzed with the data-driven analysis methods. By defining an entropy-like quantity with singular values, we have quantitatively evaluated the randomness of the plasma state. We found that the randomness of plasma increases after the avalanche like transport and then gradually decrease. Since the decrease of the randomness is expected to be relevant to the phase space structure formation, we have developed a method to extract the phase space structures from the time series of 5D data. The relationship between the avalanche-like transport and phase space structures is discussed based on the contribution of each principal component to the energy transport.

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