대규모 해석 데이터베이스를 활용한 핵융합 플라즈마의 모델링 수법으로서, 플라즈마 물리를 기반으로 하지 않는 회귀에 의한 실효성이 있는 모델링에 더해, 핵융합 연구에의 데이터 동화 수법의 도입에 의해 만들어진, 플라즈마 물리에 근거한 운송 모델과 관측 데이터에 동화된 모델 간의 갭을 회귀식으로 표현하는 두 가지 새로운 접근법에 대한 성과를 들었다. 이 중에서, 전망이 좋은 회귀식을 얻는 것, 플라즈마 물리의 시점과는 다른 통계적인 시점에 근거한 중요 변수의 추출을 실시하는 것도 목표로, JMP에 의한 해석에 있어서, 아카이케 정보량 표준(AIC)의 활용을 실시했다. 실험에서는 인식되었지만 모델에는 양에 포함되지 않은 변수가 통계적으로 중요한 변수로 선정되었고, 그 부호가 실험에서 인식되는 것과 모순되지 않는다는 통계적 중요한 변수와 플라즈마 물리의 상보성으로 이어지는 흥미로운 결과를 도출할 수 있다. 이것들을보고하고 싶습니다.
