A machine learning based surrogate model for fishbone linear instability in tokamaks is constructed. Hybrid simulations with the kinetic-magnetohydrodynamic (MHD) code M3D-K is used to generate the database of fishbone linear instability, through scanning the four key parameters which are thought to determine the fishbone physics. The four key parameters include (1) central total beta of both thermal plasma and fast ions, (2) the fast ion pressure fraction, (3) central value of safety factor q and (4) the radius of q = 1 surface. Four machine learning methods including linear regression, support vector machines (SVM) with linear kernel, SVM with nonlinear kernel and multi-layer perceptron are used to predict the fishbone instability, growth rate and real frequency, mode structure respectively. Among the four methods, SVM with nonlinear kernel performs very well to predict the linear instability with accuracy , growth rate and real frequency with , mode structure with .
トカマクにおけるフィッシュボーン線形不安定性のための機械学習ベースのサロゲートモデルを構築した。運動論的-磁気流体力学 (MHD) コード M3D-K を用いたハイブリッドシミュレーションを用いて、フィッシュボーン物理を決定すると考えられる4つのキーパラメータをスキャンすることにより、フィッシュボーン線形不安定性のデータベースを生成した。4つのキーパラメータには、(1) 熱的プラズマと高速イオンの両方の中心総ベータ、(2) 高速イオン圧力比、(3) 安全係数 q の中心値、および (4) q = 1 表面の半径が含まれる。線形回帰、線形カーネルを用いたサポートベクターマシン (SVM)、非線形カーネルを用いた SVM、多層パーセプトロンを含む4つの機械学習手法を用いて、それぞれフィッシュボーン不安定性、成長率と実周波数、モード構造を予測した。4つの手法のうち、非線形カーネルを用いた SVM は、線形不安定性を精度 で、成長率と実周波数を で、モード構造を で予測するのに非常に優れた性能を発揮した。