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Sequential numerical methods for integrating initial value problems (IVPs) can be prohibitively expensive when high numerical accuracy is required over the entire interval of integration. One remedy is to integrate in a parallel fashion, "predicting"
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http://arxiv.org/abs/2201.13418
Parareal is a well-studied algorithm for numerically integrating systems of time-dependent differential equations by parallelising the temporal domain. Given approximate initial values at each temporal sub-interval, the algorithm locates a solution i
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http://arxiv.org/abs/2106.10139
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Autor:
Urban, J., Appel, L. C., Artaud, J. F., Faugeras, B., Havlicek, J., Komm, M., Lupelli, I., Peterka, M.
Various MHD (magnetohydrodynamic) equilibrium tools, some of which being recently developed or considerably updated, are used on the COMPASS tokamak at IPP Prague. MHD equilibrium is a fundamental property of the tokamak plasma, whose knowledge is re
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http://arxiv.org/abs/1412.1924
Autor:
Hole, M. J., von Nessi, G., Bertram, J., Svensson, J., Appel, L. C., Blackwell, B. D., Dewar, R. L., Howard, J.
Recently, a new probabilistic "data fusion" framework based on Bayesian principles has been developed on JET and W7-AS. The Bayesian analysis framework folds in uncertainties and inter-dependencies in the diagnostic data and signal forward-models, to
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http://arxiv.org/abs/1002.3189
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Autor:
Vega, J., Murari, A., Dormido-Canto, S., Rattá, G. A., Gelfusa, M., Mailloux, J., Abid, N., Abraham, K., Abreu, P., Adabonyan, O., Adrich, P., Afanasev, V., Afzal, M., Ahlgren, T., Aho-Mantila, L., Aiba, N., Airila, M., Akhtar, M., Albanese, R., Alderson-Martin, M., Alegre, D., Aleiferis, S., Aleksa, A., Alekseev, A. G., Alessi, E., Aleynikov, P., Algualcil, J., Ali, M., Allinson, M., Alper, B., Alves, E., Ambrosino, G., Ambrosino, R., Amosov, V., Andersson Sundén, E., Andrew, P., Angelini, B. M., Angioni, C., Antoniou, I., Appel, L. C., Appelbee, C., Aria, S., Ariola, M., Artaserse, G., Arter, W., Artigues, V., Asakura, N., Ash, A., Ashikawa, N., Aslanyan, V., Astrain, M., Asztalos, O., Auld, D., Auriemma, F., Austin, Y., Avotina, L., Aymerich, E., Baciero, A., Bairaktaris, F., Balbin, J., Balbinot, L., Balboa, I., Balden, M., Balshaw, C., Balshaw, N., Bandaru, V. K., Banks, J., Baranov, Yu. 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J., Gil, L., Gillgren, A., Gin, D., Giovannozzi, E., Giroud, C., Glen, R., Gloggler, S., Goff, J., Gohil, P., Goloborodko, V., Gomes, R., Gonçalves, B., Goniche, M., Goodyear, A., Gore, S., Gorini, G., Gorler, T., Gotts, N., Goulding, R., Gow, E., Graham, B., Graves, J. P., Greuner, H., Grierson, B., Griffiths, J., Griph, S., Grist, D., Gromelski, W., Groth, M., Grove, R., Gruca, M., Guard, D., Gupta, N., Gurl, C., Gusarov, A., Hackett, L., Hacquin, S., Hager, R., Hagg, L., Hakola, A., Halitovs, M., Hall, S., Hall, S. A., Hallworth-Cook, S., Ham, C. J., Hamaguchi, D., Hamed, M., Hamlyn-Harris, C., Hammond, K., Harford, E., Harrison, J. R., Harting, D., Hatano, Y., Hatch, D. R., Haupt, T., Hawes, J., Hawkes, N. C., Hawkins, J., Hayashi, T., Hazael, S., Hazel, S., Heesterman, P., Heidbrink, B., Helou, W., Hemming, O., Henderson, S. S., Henriques, R. B., Hepple, D., Herfindal, J., Hermon, G., Hill, J., Hillesheim, J. 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Nature Physics, 18(7), 741-750. Nature Publishing Group
Nature physics (Online) (2022): 1–10. doi:10.1038/s41567-022-01602-2
info:cnr-pdr/source/autori:Vega J.; Murari A.; Dormido-Canto S.; Ratta G.A.; Gelfusa M.; JET Contributors/titolo:Disruption prediction with artificial intelligence techniques in tokamak plasmas/doi:10.1038%2Fs41567-022-01602-2/rivista:Nature physics (Online)/anno:2022/pagina_da:1/pagina_a:10/intervallo_pagine:1–10/volume
Vega, J, Murari, A, Dormido-Canto, S, Rattá, G A, Gelfusa, M, Aho-Mantila, L, Hakola, A, Kaltiaisenaho, T, Kirjasuo, A, Lahtinen, A, Leppänen, J, Likonen, J, Salmi, A, Sirén, P, Tala, T & JET Contributors 2022, ' Disruption prediction with artificial intelligence techniques in tokamak plasmas ', Nature Physics, vol. 18, no. 7, pp. 741-750 . https://doi.org/10.1038/s41567-022-01602-2
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Nature physics (Online) (2022): 1–10. doi:10.1038/s41567-022-01602-2
info:cnr-pdr/source/autori:Vega J.; Murari A.; Dormido-Canto S.; Ratta G.A.; Gelfusa M.; JET Contributors/titolo:Disruption prediction with artificial intelligence techniques in tokamak plasmas/doi:10.1038%2Fs41567-022-01602-2/rivista:Nature physics (Online)/anno:2022/pagina_da:1/pagina_a:10/intervallo_pagine:1–10/volume
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Autor:
Szepesi, G., Appel, L. C., Elena de la Luna, Frassinetti, L., Gaudio, P., Gelfusa, M., Gerasimov, S., Hawkes, N. C., Sertoli, M., Terranova, D.
Publikováno v:
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https://hdl.handle.net/2108/314719
Akademický článek
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