Machine Learning Based Optimization of Laser-Plasma Accelerators (eBook)
XXXVII, 134 Seiten
Springer-Verlag
978-3-031-88083-4 (ISBN)
This book explores the application of machine learning-based methods, particularly Bayesian optimization, within the realm of laser-plasma accelerators. The book involves the implementation of Bayesian optimization to fine tune the parameters of the lux accelerator, encompassing simulations and real-time experimentation.
In combination, the methods presented in this book provide valuable tools for effectively managing the inherent complexity of LPAs, spanning from the design phase in simulations to real-time operation, potentially paving the way for LPAs to cater to a wide array of applications with diverse demands.
| Erscheint lt. Verlag | 9.6.2025 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Springer Theses |
| Zusatzinfo | XXXVII, 134 p. 64 illus., 63 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
| Naturwissenschaften ► Physik / Astronomie | |
| Schlagworte | ANGUS laser system • bayesian optimization • Beam quality optimization • Beam tuning • electron beams • Laser-plasma Interaction • LPA systems • LUX Laser-Plasma Accelerator • Synchrotron Light Sources |
| ISBN-10 | 3-031-88083-8 / 3031880838 |
| ISBN-13 | 978-3-031-88083-4 / 9783031880834 |
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