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Title: Improving efficiency and quality on modeling 3D plasma shape in FFHR by introducing Neural Networks
Other Titles: ニューラルネットワークを用いるFFHRにおける三次元プラズマ形状のモデリングの効率と質の向上
Authors: Hu, Kunqi
Keywords: Plasma shape
Magnetic field line tracing
Neural networks
Interference inspection
3D modeling
Issue Date: 25-Mar-2024
Publisher: Kyoto University
Conferring University: 京都大学
Degree Level: 新制・課程博士
Degree Discipline: 博士(人間・環境学)
Degree Report no.: 甲第25367号
Degree no.: 人博第1109号
Conferral date: 2024-03-25
Degree Call no.: 新制||人||259(附属図書館)
Degree Affiliation: 京都大学大学院人間・環境学研究科共生人間学専攻
Examination Committee members: (主査)教授 日置 尋久, 教授 立木 秀樹, 准教授 DE BRECHTMatthew, 教授 下田 宏, 教授 小山田 耕二
Provisions of the Ruling of Degree: 学位規則第4条第1項該当
Rights: 学位規則第9条第2項により要約公開
DOI: 10.14989/doctor.k25367
URI: http://hdl.handle.net/2433/288801
Appears in Collections:110 Doctoral Dissertation (Human and Environmental Studies)

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