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朝比 祐一; 藤井 恵介*
プラズマ・核融合学会誌, 97(2), p.86 - 92, 2021/02
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。
朝比 祐一; 藤井 恵介*; Heim, D. M.*; 前山 伸也*; Garbet, X.*; Grandgirard, V.*; Sarazin, Y.*; Dif-Pradalier, G.*; 井戸村 泰宏; 矢木 雅敏*
Physics of Plasmas, 28(1), p.012304_1 - 012304_21, 2021/01
被引用回数：4 パーセンタイル：43.17(Physics, Fluids & Plasmas)プラズマ乱流の運動論的シミュレーションによって得られた5次元分布関数の時系列データに主成分分析を適用した。これにより、3桁におよぶデータ圧縮を実現しつつ、83%の累積寄与率を保持できた。各主成分ごとの熱輸送への寄与を調べることで、雪崩的熱輸送には速度空間の共鳴構造が関連していることが明らかとなった。
朝比 祐一; 藤井 恵介*; Dennis, H.*; 前山 伸也*; 井戸村 泰宏
no journal, ,
第一原理的ジャイロ運動論的シミュレーションは理論,実験解析問わず、プラズマ乱流輸送解析に幅広く利用される。計算は空間3次元,速度2次元,時間1次元の合計6次元空間内で行われ、膨大なシミュレーションデータが生成される。従来研究では、3次元空間の流体モーメントなどにおけるパターン形成と乱流輸送との関連性が議論されてきたが、高速粒子研究などからは位相空間内で形成されるパターンと突発的な輸送現象との関連性が示唆されている。本研究では、主成分分析(PCA)による次元削減によって頻出する位相空間内構造の抽出を行った。これにより、データサイズを3桁ほど削減し、分散の83%程度を表現できることを示した。この手法によりどのような位相空間構造が突発的な輸送現象に寄与しているかが明らかとなった。
朝比 祐一; 藤井 恵介*; 前山 伸也*; 井戸村 泰宏
no journal, ,
第一原理的ジャイロ運動論的シミュレーションは理論,実験解析問わず、プラズマ乱流輸送解析に幅広く利用される。計算は空間3次元,速度2次元,時間1次元の合計6次元空間内で行われ、膨大なシミュレーションデータが生成される。本研究では、主成分分析(PCA)による次元削減によって頻出する位相空間内構造の抽出を行った。PCAにより64の主成分で83%の累積寄与率が得られた。主成分(つまり位相空間構造)の熱輸送への寄与解析により、位相空間の共鳴構造が突発的な熱輸送へ寄与していることを明らかにした。
朝比 祐一; 前山 伸也*; Bigot, J.*; Garbet, X.*; Grandgirard, V.*; 藤井 恵介*; 下川辺 隆史*; 渡邉 智彦*; 井戸村 泰宏; 小野寺 直幸; et al.
no journal, ,
大規模流体シミュレーションのためのin-situデータ解析手法およびdeep learningによる流体シミュレーション結果の代理モデルを開発した。新たに開発したin-situデータ処理手法では、MPIアプリとpythonのポスト処理スクリプトが弱結合される。この手法によってファイルを経由しないポスト処理が可能となり、最大2.7倍の性能向上が見られた。また、多重解像度の流れ場予測を可能にするdeep learning代理モデルを開発した。本モデルでは、十分な予測精度と数値シミュレーションに対する大幅な速度向上を実現した。
朝比 祐一; 前山 伸也*; Bigot, J.*; Garbet, X.*; Grandgirard, V.*; Obrejan, K.*; Padioleau, T.*; 藤井 恵介*; 下川辺 隆史*; 渡邉 智彦*; et al.
no journal, ,
エクサスケール数値計算のための性能可搬性向上に関する研究を紹介する。特にAMD GPUにおけるプラズマコードの性能や、C++標準言語におけるGPUコードの性能評価結果を示す。またdeep learningを用いた流体計算の代理モデルについても紹介する。
朝比 祐一; 前山 伸也*; Bigot, J.*; Garbet, X.*; Grandgirard, V.*; Obrejan, K.*; Padioleau, T.*; 藤井 恵介*; 下川辺 隆史*; 渡邉 智彦*; et al.
no journal, ,
エクサスケール数値計算のための性能可搬性向上に関する研究を紹介する。特にAMD GPUにおけるプラズマコードの性能や、C++標準言語におけるGPUコードの性能評価結果を示す。またdeep learningを用いた流体計算の代理モデルについても紹介する。
