Machine learning approximations of Bayesian models

Pavone, A.; Svensson, J.; Langenberg, A.; Kwak, S.; Hoefel, U.; Pablant, N.; Brix, M.; Wolf, R. C.; for the Wendelstein 7-X Team Collaboration

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Vortrag

Machine learning approximations of Bayesian models

MPG-Autoren

/persons/resource/persons203816

Pavone, A.
Stellarator Heating and Optimisation (E3), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society;

/persons/resource/persons110611

Svensson, J.
Stellarator Dynamics and Transport (E5), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society;

/persons/resource/persons130916

Langenberg, A.
Stellarator Heating and Optimisation (E3), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society;

/persons/resource/persons203629

Kwak, S.
Stellarator Dynamics and Transport (E5), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society;

/persons/resource/persons191408

Hoefel, U.
Stellarator Heating and Optimisation (E3), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society;

/persons/resource/persons110827

Wolf, R. C.
Stellarator Heating and Optimisation (E3), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society;

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Zitation

Pavone, A., Svensson, J., Langenberg, A., Kwak, S., Hoefel, U., Pablant, N., et al. (2019). Machine learning approximations of Bayesian models. Talk presented at DPG-Frühjahrstagung 2019 der Sektion Materie und Kosmos (SMuK). München. 2019-03-17 - 2019-03-22.

Zitierlink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-1B4E-9

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