Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть 2/10/2026 -- Matt Landreman, UMD -- Plasma turbulence in stellarators

  • UMD Physics Colloquium Series
  • 2026-02-11
  • 296
2/10/2026 -- Matt Landreman, UMD -- Plasma turbulence in stellarators
  • ok logo

Скачать 2/10/2026 -- Matt Landreman, UMD -- Plasma turbulence in stellarators бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно 2/10/2026 -- Matt Landreman, UMD -- Plasma turbulence in stellarators или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку 2/10/2026 -- Matt Landreman, UMD -- Plasma turbulence in stellarators бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео 2/10/2026 -- Matt Landreman, UMD -- Plasma turbulence in stellarators

UMD Physics Colloquium on Feb 10, 2026.

Dr. Matt Landreman from University of Maryland's Institute for Research in Electronics and Applied Physics (IREAP, ireap.umd.edu) presented his research on

Title: Plasma turbulence in stellarators: physics insights from machine learning

Abstract: The stellarator is a device for confining charged particles and plasma using geometrically optimized magnetic fields. It has applications both for fusion energy and for fundamental plasma physics. Turbulence in stellarator plasmas limits their temperature, and this turbulence depends strongly on the magnetic field geometry. To understand the nature of this dependence, we look for patterns in a new dataset of over 200,000 numerical turbulence simulations. We apply machine learning methods that respect physical invariances and are interpretable, uncovering analytic expressions of the geometry that correlate strongly with the turbulent heat flux. This example demonstrates one way that machine learning can go beyond black-box interpolation, to work in concert with traditional physics analysis.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]