In recent years, Bayesian probability theory has been used in a number of experiments to fold uncertainties and interdependences in the diagnostic data and forward models, and together with prior knowledge of the state of the plasma, thus increase accuracy of inferred physics variables. Key developments include the application to current and flux surface tomography, effective charge, the electron energy distribution function, neutron spectrometry and density. Virtual observations have also been introduced to better constrain inferred quantities in current tomography. In this work we present Bayesian inference results of toroidal and poloidal current and flux surface tomography. Whilst the uncertainty in these profiles, as well as the uncertainty in inferred parameters such as the safety factor profile is small (<5%), the inference can change substantially depending on the physics model used. We also present Bayesian inference results for Thomson scattering and charge-exchange recombination spectroscopy. In separate work we have computed radial force balance components on the midplane in the Mega Ampére Spherical tokamak. Our aim is to establish a validation framework for different equilibrium physics models. We find that in the overlapping region of the core (normalized poloidal flux less than 0.4) and motional Stark effect (MSE) chords, the plasma is consistent with static Grad–Shafranov force balance to within two standard deviations. In the outboard edge region, where MSE data are also available, the pressure gradient exceeds the Lorentz force. Most likely, this is because the poloidal current is not constrained to zero at the plasma edge. To lowest order, the results suggest computing components of force balance are useful to assess data-consistency, independent of any equilibrium solution. To first order, we have integrated the residue to force balance to infer an energetic particle pressure.
近年、ベイズ確率論は、診断データと前方モデルにおける不確実性と相互依存性を畳み込むために多くの実験で使用され、プラズマの状態に関する事前知識と組み合わせることで、推定される物理変数の精度を向上させている。主な発展には、電流・磁束面トモグラフィー、実効電荷、電子エネルギー分布関数、中性子分光法、密度への応用が含まれる。また、仮想観測を導入することで、電流トモグラフィーの推定値をより強く制約することも可能になった。本稿では、トロイダル方向およびポロイダル方向の電流・磁束面トモグラフィーのベイズ推定結果を示す。これらのプロファイルの不確実性や、安全係数プロファイルなどの推定パラメータの不確実性は小さい（<5%）ものの、使用する物理モデルによって推定結果は大きく変化し得る。さらに、トムソン散乱および荷電交換再結合分光法のベイズ推定結果も示す。別途、メガアンペア級球状トカマクにおける赤道面での径方向力平衡の各成分を計算した。本研究の目的は、異なる平衡物理モデルの検証枠組みを確立することである。コア領域（規格化ポロイダル磁束<0.4）とMSE（モーションル・シュタルク効果）計測が重なる領域では、プラズマは静的Grad–Shafranov力平衡と2標準偏差以内で一致することが分かった。一方、MSEデータが存在する外側エッジ領域では、圧力勾配がローレンツ力を上回る。これはおそらく、プラズマエッジでポロイダル電流がゼロに制約されていないためである。最低次のオーダーでは、力平衡の各成分を計算することで、平衡解に依存せずにデータの整合性を評価できることが示唆される。さらに一次のオーダーでは、力平衡の残差を積分することで、高エネルギー粒子圧力を推定した。