Machine learning combining simulation and experimental data for high-qmin 
scenario control development at DIII-D

Abbate, J. A.; Conlin, R.; Kolemen, E.; Fable, E.; Tardini, G.; Boyer, M. D.

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Machine learning combining simulation and experimental data for high-q_min scenario control development at DIII-D

Abbate, J. A., Conlin, R., Kolemen, E., Fable, E., Tardini, G., & Boyer, M. D. (2022). Machine learning combining simulation and experimental data for high-q_min scenario control development at DIII-D. Talk presented at 64th Annual Meeting of the APS Division of Plasma Physics. Spokane, WA. 2022-10-17 - 2022-10-21.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-830B-4 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-830C-3

資料種別: 講演

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Abbate, J. A.¹, 著者
Conlin, R.¹, 著者
Kolemen, E.¹, 著者
Fable, E.², 著者
Tardini, G.², 著者
Boyer, M. D.¹, 著者

所属:
1External Organizations, ou_persistent22
2Tokamak Scenario Development (E1), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society, ou_1856321

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言語: eng - English

日付: 作成: 2022

出版の状態: 不明

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