The complex nature of inertial confinement fusion (ICF) experiments results in a very large number of experimental parameters which, when combined with the myriad physical models that govern target evolution, make the reliable extraction of physics from experimental campaigns very difficult. We develop an inference method that allows all important experimental parameters, and previous knowledge, to be taken into account when investigating underlying microphysics models. The result is framed as a modified χ2 analysis which is easy to implement in existing analyses, and quite portable. We present a first application to a recent convergent ablator experiment performed at the National Ignition Facility (NIF), and investigate the effect of variations in all physical dimensions of the target (very difficult to do using other methods). We show that for well characterized targets in which dimensions vary at the 0.5% level there is little effect, but 3% variations change the results of inferences dramatically. Our Bayesian method allows particular inference results to be associated with prior errors in microphysics models; in our example, tuning the carbon opacity to match experimental data (i.e. ignoring prior knowledge) is equivalent to an assumed prior error of 400% in the tabop opacity tables. This large error is unreasonable, underlining the importance of including prior knowledge in the analysis of these experiments.
慣性核融合(ICF)実験の複雑な性質は、非常に多くの実験パラメータをもたらし、それらがターゲットの進化を支配する無数の物理モデルと組み合わさると、実験キャンペーンから物理を確実に抽出することを非常に困難にしている。我々は、基礎となる微物理モデルを調査する際に、すべての重要な実験パラメータと事前知識を考慮に入れることを可能にする推論手法を開発する。その結果は、既存の解析に容易に実装でき、非常に移植性の高い修正χ2解析として構成される。我々は、国立点火施設(NIF)で実施された最近の収束アブレーター実験への最初の適用を示し、ターゲットのすべての物理的寸法の変動の影響を調査する(これは他の方法では非常に困難である)。我々は、寸法が0.5%の水準で変動する十分に特性評価されたターゲットでは影響はほとんどないが、3%の変動は推論の結果を劇的に変えることを示す。我々のベイズ手法は、特定の推論結果を微物理モデルにおける事前誤差と関連付けることを可能にする。我々の例では、実験データに一致するように炭素の不透明度を調整すること(すなわち事前知識を無視すること)は、tabop不透明度テーブルにおいて400%の事前誤差を仮定することと等価である。この大きな誤差は不合理であり、これらの実験の解析に事前知識を含めることの重要性を強調している。