A novel method for inferring the toroidal current distribution from measurements of magnetic field and flux is presented. The method uses a Bayesian approach that gives the full joint probability distribution over all possible current distributions consistent with the measurements and their uncertainties. The plasma current is modelled as a grid of toroidal current-carrying solid beams with rectangular cross sections and the tomographic inversion corresponds to extracting information, such as mean values, standard deviations and marginal distributions from the joint posterior distribution over beam currents, as well as functions of the currents: plasma boundary, internal flux surfaces, X-points, etc. The method's intended primary usage is as a foundation for a principled probabilistic integration of multiple diagnostics, an example of which will be demonstrated. However, with suitable informative prior distributions, the method can be used on its own, giving in addition to best estimates, 'error bars' on plasma boundary, internal flux surfaces, X-point, etc. A fast approximation, suitable for realtime reconstruction of boundary, flux surfaces and q-profiles, will also be presented.
磁場と磁束の測定からトロイダル電流分布を推定する新しい手法を提示する。本手法はベイズ的アプローチを用いており、測定値およびその不確かさと整合するすべての可能な電流分布に対する完全な同時確率分布を与える。プラズマ電流は、矩形断面を有するトロイダル方向に電流を流す固体ビームのグリッドとしてモデル化され、トモグラフィー逆変換は、ビーム電流に関する同時事後分布からの平均値、標準偏差、周辺分布などの情報の抽出に対応する。さらに、電流の関数としてのプラズマ境界、内部磁束面、X点なども抽出される。本手法の主たる用途は、複数の診断手法を原理的に確率論的に統合するための基盤であり、その例を示す。しかし、適切な事前分布を用いれば、本手法は単独でも使用でき、最良推定値に加えて、プラズマ境界、内部磁束面、X点などに対する「誤差範囲」も提供する。さらに、境界、磁束面、qプロファイルのリアルタイム再構成に適した高速近似法も提示する。