强激光与粒子束

北大核心,CA,INSPEC,JST,CSCD

国内刊号:51-1311/O4

国际刊号:1001-4322

强激光与粒子束杂志2023年第11期:基于机器学习的束团横向相空间测量

发布日期:

作者:韩雨涛, 李任恺, 万唯实,

关键词:横向相空间, 断层扫描, 机器学习, 神经网络,

理论上,使用断层扫描技术可以得到真实的横向相空间分布。但是想要更加精确地了解分布的细节,需要解决旋转角度范围受限和投影数目不足的问题。针对这两个问题,提出了在混合域处理的神经网络模型,即组合地在正弦域和断层域分别使用插值和去除伪影神经网络。在简单地测量束线以及投影数目比较少(7个)的情况下,该网络模型也能高质量地重建束团横向相空间分布。并且,由于选择旋转角度的方式和归一化相空间无关,因此,无需测量Twiss参数。采用该方法测量束团横向相空间,一定程度提升了重建质量,简化了测量的方式。

来源:2023年第11期

《强激光与粒子束》期刊编辑部

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