Exploring state representation learning algorithms for multi-machine generative 
modelling of fusion plasmas

Järvinen, A. .; Kit, A.; Poels, Y.; Wiesen, S.; Menkovski, V.; Frassinetti, L.; Dunne, M.; ASDEX Upgrade Team, Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society; JET Contributors

Exploring state representation learning algorithms for multi-machine generative modelling of fusion plasmas

Järvinen, A.., Kit, A., Poels, Y., Wiesen, S., Menkovski, V., Frassinetti, L., Dunne, M., ASDEX Upgrade Team, Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society, & JET Contributors (2023). Exploring state representation learning algorithms for multi-machine generative modelling of fusion plasmas. Poster presented at 27th Joint EU-US Transport Task Force Meeting (TTF 2023), Nancy.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000D-BE19-2 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000D-BE1A-1

資料種別: ポスター

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Järvinen, A. .¹, 著者
Kit, A.¹, 著者
Poels, Y.¹, 著者
Wiesen, S.¹, 著者
Menkovski, V.¹, 著者
Frassinetti, L.¹, 著者
Dunne, M.², 著者
ASDEX Upgrade Team, Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society, 著者
JET Contributors, 著者

所属:
1External Organizations, ou_persistent22
2Physics of the Plasma Edge (E2), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society, ou_3504923

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言語: eng - English

日付: 作成: 2023

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