A novel sophisticated technique for data reduction utilising Bayesian statistics and a genetic algorithm has been developed by the authors. The technique gives superior signal recovery in poor signal-to-noise ratio conditions compared to simple linear least-squares methods. In this paper, the method is discussed along with a detailed case study: the Thomson scattering diagnostic of a magnetically confined plasma.
著者らによって、ベイズ統計と遺伝的アルゴリズムを利用したデータ削減のための新しい高度な手法が開発された。この手法は、単純な線形最小二乗法と比較して、信号対雑音比が低い条件下での信号回復において優れた性能を発揮する。本論文では、この手法について、磁場閉じ込めプラズマのトムソン散乱診断という詳細なケーススタディとともに論じる。