Machine Learning Methods as Surrogate Models for the Power Exhaust in Tokamaks

Brenzke, M.; Wiesen, S.; Bernert, M.; Coster, D.; Jitsev, J.; Toussaint, U. von; EUROfusion MST1 Team; ASDEX Upgrade Team, Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society

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Machine Learning Methods as Surrogate Models for the Power Exhaust in Tokamaks

Brenzke, M., Wiesen, S., Bernert, M., Coster, D., Jitsev, J., Toussaint, U. v., et al. (submitted). Machine Learning Methods as Surrogate Models for the Power Exhaust in Tokamaks.

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-BCD5-7 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0008-E7F3-1

Genre: Meeting Abstract

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Urheber:
Brenzke, M.¹, Autor
Wiesen, S.¹, Autor
Bernert, M.², Autor
Coster, D.³, Autor
Jitsev, J.¹, Autor
Toussaint, U. von⁴, Autor
EUROfusion MST1 Team, Autor
ASDEX Upgrade Team, Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society, Autor

Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22
2Plasma Edge and Wall (E2M), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society, ou_1856327
3Tokamak Theory (TOK), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society, ou_1856309
4Numerical Methods in Plasma Physics (NMPP), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society, ou_1856344

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English

Datum: Eingereicht: 2019

Publikationsstatus: Eingereicht

Seiten: -

Ort, Verlag, Ausgabe: -

Inhaltsverzeichnis: -

Art der Begutachtung: -

Identifikatoren: -

Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: DPG-Frühjahrstagung der Sektion Atome, Moleküle, Quantenoptik und Plasmen (SAMOP)

Veranstaltungsort: Hannover

Start-/Enddatum: 2020-03-08 - 2020-03-13

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Verhandlungen der Deutschen Physikalischen Gesellschaft

Andere : Verhandl. DPG

Genre der Quelle: Zeitschrift

Urheber:

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Ort, Verlag, Ausgabe: Bad Honnef : DPG

Seiten: - Band / Heft: (VI) 55 (1) Artikelnummer: P 16.4 Start- / Endseite: - Identifikator: CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/04200195
ISSN: 0420-0195

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