Publication

Three-Dimensional Imaging of a Radially Propagating Plasma Blob Using Conditional Sampling Techniques

Ambrogio Fasoli, Ivo Furno, Benoît Labit, Christian Gabriel Theiler
2011
Journal Articles

Résumé

We present 3-D imaging of plasma blobs, generated from ideal interchange turbulence in the TORPEX device, obtained by applying different conditional sampling techniques to electrostatic probe data. Time-evolving spatial profiles of electron density, temperature, and plasma potential can be reconstructed. Three-dimensional imaging is used to gain insight into the radial propagation of plasma blobs.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/beeb42ab-5ea1-424d-9e26-0a436a84a0bd

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État plasma

thumb|upright|Le soleil est une boule de plasma. thumb|Lampe à plasma.|168x168px thumb|upright|Les flammes de haute température sont des plasmas. L'état plasma est un état de la matière, tout comme l'état solide, l'état liquide ou l'état gazeux, bien qu'il n'y ait pas de transition brusque pour passer d'un de ces états au plasma ou réciproquement. Il est visible sur Terre, à l'état naturel, le plus souvent à des températures élevées favorables aux ionisations, signifiant l’arrachement d'électrons aux atomes.

Double layer (plasma physics)

A double layer is a structure in a plasma consisting of two parallel layers of opposite electrical charge. The sheets of charge, which are not necessarily planar, produce localised excursions of electric potential, resulting in a relatively strong electric field between the layers and weaker but more extensive compensating fields outside, which restore the global potential. Ions and electrons within the double layer are accelerated, decelerated, or deflected by the electric field, depending on their direction of motion.

Échantillonnage de Gibbs

L' est une méthode MCMC. Étant donné une distribution de probabilité sur un univers , cet algorithme définit une chaîne de Markov dont la distribution stationnaire est . Il permet ainsi de tirer aléatoirement un élément de selon la loi (on parle d'échantillonnage). Comme pour toutes les méthodes de Monte-Carlo à chaîne de Markov, on se place dans un espace vectoriel Ɛ de dimension finie n ; on veut générer aléatoirement N vecteurs x(i) suivant une distribution de probabilité π ; pour simplifier le problème, on détermine une distribution qx(i) permettant de générer aléatoirement x(i + 1) à partir de x(i).

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