Integrated data analysis of fusion diagnostics is the combination of different, heterogeneous diagnostics in order to improve physics knowledge and reduce the uncertainties of results. One example is the validation of profiles of plasma quantities. Integration of different diagnostics requires systematic and formalized error analysis for all uncertainties involved. The Bayesian probability theory (BPT) allows a systematic combination of all information entering the measurement descriptive model that considers all uncertainties of the measured data, calibration measurements, physical model parameters and measurement nuisance parameters. A sensitivity analysis of model parameters allows crucial uncertainties to be found, which has an impact on both diagnostic improvement and design. The systematic statistical modelling within the BPT is used for reconstructing electron density and electron temperature profiles from Thomson scattering data from the Wendelstein 7-AS stellarator. The inclusion of different diagnostics and first-principle information is discussed in terms of improvements.
核融合診断の統合データ解析は、異なる診断手法を組み合わせることで、物理知識を向上させ、結果の不確実性を低減するものである。その一例として、プラズマ物理量のプロファイルの検証が挙げられる。異なる診断手法の統合には、関与するすべての不確実性に対する系統的かつ形式的な誤差解析が必要である。ベイズ確率論（BPT）は、測定データ、較正測定、物理モデルパラメータ、および測定上の nuisance パラメータのすべての不確実性を考慮した測定記述モデルに入力されるすべての情報を系統的に組み合わせることを可能にする。モデルパラメータの感度解析により、重要な不確実性を特定することができ、これは診断の改善と設計の両方に影響を及ぼす。BPT内での系統的統計モデリングは、Wendelstein 7-ASステラレーターからのトムソン散乱データを用いて、電子密度および電子温度プロファイルを再構成するために使用される。異なる診断手法と第一原理情報の組み込みについて、その改善効果の観点から議論する。