The shaping of non-circular plasmas requires a non-linear mapping between the measured diagnostic signals and selected equilibrium parameters. The particular configuration of neural network known as the multilayer perceptron provides a powerful and general technique for formulating an arbitrary continuous non-linear multidimensional mapping. This technique has been successfully applied to the extraction of equilibrium parameters from measurements of single-null diverted plasmas in the DIII-D tokamak; the results are compared with a purely linear mapping. The method is promising, and hardware implementation is straightforward.
非円形プラズマの成形には、測定された診断信号と選択された平衡パラメータとの間の非線形写像が必要である。多層パーセプトロンとして知られる特定のニューラルネットワーク構成は、任意の連続多次元非線形写像を定式化するための強力かつ一般的な手法を提供する。この手法は、DIII-Dトカマクにおける単一零次ダイバータプラズマの測定から平衡パラメータを抽出するために首尾よく適用されており、その結果は純粋な線形写像との比較によって検証されている。この方法は有望であり、ハードウェア実装も容易である。