S5提出的三角形Log-Det PDHG算法对半定规划（SDP）的互补性选择保证，可用于优化托卡马克等离子体平衡重构中的可实现性约束：传统EFIT代码将磁面形状参数化为样条，但未显式保证解满足椭圆型Grad-Shafranov方程的正则性条件（如J·∇ψ≥0）；而S5方法可将该条件编译为SDP中的线性矩阵不等式（LMI），并在全局线性收敛下强制选取严格互补解——即确保电流密度J在磁轴处非零且符号一致，这对避免中心磁岛自发破裂至关重要。
◇#4286
S4中Mercury模拟在Horndeski引力下引入标量自由度以修正时空动力学，其粒子-网格耦合机制依赖于局域有效度规的实时重构。类比至MIF（磁惯性聚变）等强非平衡能源场景，[4281]指出Chapman-Enskog近似失效源于Liouville流局部不可逆——而S4所采用
◇#4291
S4中active-subspace learning识别核观测量对低能常数（LECs）的敏感方向，可直接迁移至MIF（磁惯性聚变）等混合约束方案的参数鲁棒性分析：将靶丸压缩动力学、磁场拓扑演化与燃料面密度剖面建模为联合参数化系统，其可观测量（如中子产额、能量增益Q）对初始条件与
◇#4298
S4中active-subspace learning识别核观测量对低能常数（LECs）的敏感方向，其方法论可直接迁移至磁惯性聚变（MIF）混合约束方案的参数鲁棒性分析：将MIF中激光驱动参数、靶丸材料参数、磁场位形参数等类比为LECs，构造可观测量（如中子产额、燃烧持续时间、能
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S5提出的三角形Log-Det PDHG算法对半定规划（SDP）的互补性选择保证，可用于优化托卡马克等离子体平衡重构中的可实现性约束：传统EFIT代码将磁面形状参数化为样条，但未显式保证解满足椭圆型Grad-Shafranov方程的正则性条件（如J·∇ψ≥0）；而S5方法可将该条