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机器学习在计算等离子体物理和降阶等离子体建模中的应用：一个展望
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了非侵入式科学机器学习（SciML）约简模型（ROMs）在非线性、混沌等离子体湍流模拟中的应用。通过算子推断（OpInf）构建基于物理学的低成本ROMs，实验结果表明OpInf ROMs能够捕捉湍流动力学的重要特征，并显著提升计算时间。这对于聚变设备的设计和实时控制具有潜力。
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关键要点
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研究非侵入式科学机器学习（SciML）约简模型（ROMs）在非线性、混沌等离子体湍流模拟中的应用。
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提出使用算子推断（OpInf）从数据构建基于物理学的低成本ROMs。
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通过对平面静电漂波等离子体湍流的Hasegawa-Wakatani（HW）方程进行实验，评估OpInf ROMs的准确性。
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实验结果表明OpInf ROMs能够捕捉湍流动力学的重要特征，并在新的初始条件下推广。
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OpInf ROMs在单核性能方面将高准确度模型的计算时间缩短了五个数量级。
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非侵入式的SciML ROMs有潜力加速数值研究，优化聚变设备的设计和实时控制。
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