Turbulence suppression by energetic particles: a sensitivity-driven 
dimension-adaptive sparse grid framework for discharge optimization

Farcas, I.-G.; Di Siena, A.; Jenko, F.

doi:10.1088/1741-4326/abecc8

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Turbulence suppression by energetic particles: a sensitivity-driven dimension-adaptive sparse grid framework for discharge optimization

MPG-Autoren

/persons/resource/persons191482

Di Siena, A.
Tokamak Theory (TOK), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society;

/persons/resource/persons109509

Jenko, F.
Tokamak Theory (TOK), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society;
External Organizations;

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https://doi.org/10.1088/1741-4326/abecc8
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Zitation

Farcas, I.-G., Di Siena, A., & Jenko, F. (2021). Turbulence suppression by energetic particles: a sensitivity-driven dimension-adaptive sparse grid framework for discharge optimization. Nuclear Fusion, 61: 056004. doi:10.1088/1741-4326/abecc8.

Zitierlink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0008-555B-3

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