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基于机器学习的束团横向相空间测量 | |
其他题名 | Measurement of transverse phase space based on machine learning |
2023-11-07 | |
发表期刊 | 强激光与粒子束 |
ISSN | 1001-4322 |
卷号 | 35期号:11页码:107-117 |
发表状态 | 已发表 |
DOI | 10.11884/HPLPB202335.230074 |
摘要 | 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。 |
关键词 | 横向相空间 断层扫描 机器学习 神经网络 |
URL | 查看原文 |
收录类别 | CSCD ; 北大核心 |
语种 | 中文 |
原始文献类型 | 学术期刊 |
来源库 | CNKI |
中图分类号 | TL50;TP181 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | https://kms.shanghaitech.edu.cn/handle/2MSLDSTB/346082 |
专题 | 物质科学与技术学院 物质科学与技术学院_外聘教师 物质科学与技术学院_硕士生 |
作者单位 | 1.上海科技大学物质科学与技术学院; 2.清华大学工程物理系 |
第一作者单位 | 物质科学与技术学院 |
第一作者的第一单位 | 物质科学与技术学院 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 韩雨涛,李任恺,万唯实. 基于机器学习的束团横向相空间测量[J]. 强激光与粒子束,2023,35(11):107-117. |
APA | 韩雨涛,李任恺,&万唯实.(2023).基于机器学习的束团横向相空间测量.强激光与粒子束,35(11),107-117. |
MLA | 韩雨涛,et al."基于机器学习的束团横向相空间测量".强激光与粒子束 35.11(2023):107-117. |
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