Collisional and stochastic wave-particle dynamics in plasmas far from equilibrium are complex, temporally evolving, stochastic processes which are challenging to model. In this work, we extend previous methods coupling differentiable kinetic simulators and plasma phase space diagnostics to learn collision operators that account for time-varying background distributions. We also introduce a more general integro-differential operator formulation to probe relevant terms in the collision operator. To validate the proposed methodology we use data generated by self-consistent electromagnetic particle-in-cell simulations. We show that both approaches recover operators that can accurately reproduce the plasma phase space dynamics while being more accurate than estimates based on particle track statistics. These results further demonstrate the potential of using differentiable simulators to infer collision operators for scenarios where no closed form solution exists or deviations from existing theory are expected.
非平衡状態にあるプラズマ中の衝突および確率的波動-粒子動力学は、複雑で時間的に発展する確率過程であり、モデル化が困難である。本研究では、微分可能な運動論シミュレータとプラズマ位相空間診断を組み合わせた従来の手法を拡張し、時間的に変化する背景分布を考慮した衝突演算子を学習する。さらに、衝突演算子内の関連する項を調べるための、より一般的な積分微分演算子の定式化を導入する。提案手法を検証するために、我々は自己無撞着な電磁粒子インセルシミュレーションによって生成されたデータを用いる。我々は、両方のアプローチが、プラズマ位相空間動力学を正確に再現できる演算子を回復し、粒子軌道統計に基づく推定よりも正確であることを示す。これらの結果は、閉形式解が存在しない、または既存理論からの逸脱が予想されるシナリオにおいて、衝突演算子を推論するために微分可能なシミュレータを用いる可能性をさらに示すものである。