Temperature measurements in tokamak edge plasmas suffer frequently from outliers of unknown origin. Such outliers have an important unwanted influence on the estimation of parameters for edge temperature model functions in conventional least squares fits. Bayesian probability theory is applied to deal with such outliers and develop a robust procedure which performs highly satisfactorily.
トカマク周辺プラズマにおける温度測定は、しばしば由来不明の外れ値の影響を受ける。このような外れ値は、従来の最小二乗フィッティングによる周辺プラズマ温度モデル関数のパラメータ推定に重大な悪影響を及ぼす。ベイズ確率論を適用してこのような外れ値に対処し、極めて良好に機能するロバストな手法を開発した。