Machine learning and Bayesian inference in nuclear fusion research: an overview

Pavone, A.; Merlo, A.; Kwak, S.; Svensson, J.

doi:10.1088/1361-6587/acc60f

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Machine learning and Bayesian inference in nuclear fusion research: an overview

MPG-Autoren

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

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

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Kwak, S.
Stellarator Dynamics and Transport (E5), 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;

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https://doi.org/10.1088/1361-6587/acc60f
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Zitation

Pavone, A., Merlo, A., Kwak, S., & Svensson, J. (2023). Machine learning and Bayesian inference in nuclear fusion research: an overview. Plasma Physics and Controlled Fusion, 65: 053001. doi:10.1088/1361-6587/acc60f.

Zitierlink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000E-5312-0

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