The ideal magnetohydrodynamic (MHD) equilibrium is central to analyzing magnetically confined plasmas. Equilibrium reconstruction involves inferring an MHD equilibrium from experimental data. For 3D geometries, such as stellarators, this can be computationally intensive. This work explores probabilistic approaches for uncertainty quantification in equilibrium reconstruction using data-driven methods like dimensionality reduction and surrogate modeling. This enables sample-based uncertainty estimates on equilibrium quantities while reducing computational costs.     «

The ideal magnetohydrodynamic (MHD) equilibrium is central to analyzing magnetically confined plasmas. Equilibrium reconstruction involves inferring an MHD equilibrium from experimental data. For 3D geometries, such as stellarators, this can be computationally intensive. This work explores probabilistic approaches for uncertainty quantification in equilibrium reconstruction using data-driven methods like dimensionality reduction and surrogate modeling. This enables sample-based uncertainty estim...     »

Das ideale magnetohydrodynamische (MHD) Gleichgewicht ist von zentraler Bedeutung für die Analyse von magnetisch eingeschlossenen Plasmen. Gleichgewichtsrekonstruktion beschreibt die Inferenz eines MHD-Gleichgewichts aus experimentellen Daten. Für 3D-Geometrien wie in Stellaratoren kann dies rechenintensiv sein. Diese Arbeit untersucht probabilistische Ansätze zur Unsicherheitsquantifizierung bei der Gleichgewichtsrekonstruktion mittels datengesteuerten Methoden wie Dimensionalitätsreduktion und Surrogatmodellierung. Dies ermöglicht stichprobenbasierte Unsicherheitsschätzungen für Gleichgewichtsgrößen und reduziert Rechenkosten.     «

Das ideale magnetohydrodynamische (MHD) Gleichgewicht ist von zentraler Bedeutung für die Analyse von magnetisch eingeschlossenen Plasmen. Gleichgewichtsrekonstruktion beschreibt die Inferenz eines MHD-Gleichgewichts aus experimentellen Daten. Für 3D-Geometrien wie in Stellaratoren kann dies rechenintensiv sein. Diese Arbeit untersucht probabilistische Ansätze zur Unsicherheitsquantifizierung bei der Gleichgewichtsrekonstruktion mittels datengesteuerten Methoden wie Dimensionalitätsreduktion und...     »