Analyzing the phase-space dynamics of 5D distribution functions using the dimensionality reduction technique

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K14441
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 14010:Fundamental plasma-related
• Research Institution: Japan Atomic Energy Agency
• Principal Investigator: Asahi Yuuichi 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究職 (00824103)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 核融合プラズマ / 主成分分析 / 大規模データ解析 / 運動論的シミュレーション

Outline of Final Research Achievements

Phase space structures are extracted from the time series of five dimensional distribution function data computed by the flux-driven full-f gyrokinetic simulation code. Principal component analysis (PCA) is applied to reduce the dimensionality and the size of the data. It is shown that this method reduces the data size by the order of 2 to 3 (10 TB to 10 GB), without losing the ability to express the important physical phenomena like the avalanche like energy transport.
From the detailed analysis of the contribution of each principal component to the energy flux, we found that the avalanche like energy transport events are mostly driven by coherent phase space structures, indicating the key role of resonant particles. Another advantage of the proposed analysis is the decoupling of 6D (1D time and 5D phase space) data into the combinations of 3D data which are visible to the human eye.

Free Research Field

核融合学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では、核融合プラズマ研究で実験解析、理論解析問わず幅広く利用される5次元（空間3次元、速度空間2次元）のジャイロ運動論的プラズマ乱流シミュレーションを対象とするデータ解析手法を開発した。
本研究では、次元削減技術の一つである主成分分析により可視化困難であったデータを位相空間基底(3次元)と空間係数の時系列データ(3次元)の組として表現することに成功した。同時に10TB規模のデータを10GB程度に圧縮した。
これによって、核融合プラズマ閉じ込めにおいて重要な問題である突発的な熱輸送現象と関連する空間、速度空間構造を明らかにした。