Understanding the interaction between turbulence and zonal flows is critical for modeling turbulence transport in fusion plasmas, often described through predator-prey dynamics. However, traditional deterministic models like the Lotka–Volterra equations simplify this interaction and fail to capture the small fluctuations in simulation data. In this study, we develop a neural network (NN) model based on stochastic differential equations to represent the predator-prey dynamics using limited data from simulations of the modified Hasegawa–Wakatani system. We extract the drift and diffusion terms via NNs, incorporating physical constraints and employing the Unscented Transform to mitigate challenges brought by limited data. The model accurately reproduces key dynamical features, including stagnation phenomena and energy exchange mechanisms, and the state density distribution generated from the model shows a low KL divergence with the simulation data. A parameter scan reveals that zonal flow shearing efficiency decreases with amplitude, and predator-prey oscillations damp in the absence of stochasticity. These findings underscore the value of integrating physical insight into data-driven approaches for complex plasma systems.
乱流と帯状流の相互作用を理解することは、核融合プラズマにおける乱流輸送をモデル化するために重要であり、しばしば捕食者-被食者ダイナミクスによって記述される。しかしながら、Lotka–Volterra方程式のような従来の決定論的モデルはこの相互作用を単純化し、シミュレーションデータにおける小さなゆらぎを捉えることができない。本研究では、修正Hasegawa–Wakatani系のシミュレーションからの限られたデータを用いて、捕食者-被食者ダイナミクスを表現する確率微分方程式に基づくニューラルネットワーク(NN)モデルを開発する。我々は、物理的制約を組み込み、限られたデータによってもたらされる課題を緩和するためにUnscented Transformを採用して、NNを介してドリフト項と拡散項を抽出する。このモデルは、停滞現象やエネルギー交換機構を含む主要な力学的特徴を正確に再現し、モデルから生成された状態密度分布はシミュレーションデータとのKLダイバージェンスが低いことを示す。パラメータスキャンにより、帯状流のせん断効率は振幅とともに減少し、捕食者-被食者振動は確率性がない場合には減衰することが明らかになる。これらの発見は、複雑なプラズマ系に対するデータ駆動型アプローチに物理的洞察を統合することの価値を強調するものである。