論文の概要: Physics-Based Deep Neural Networks for Beam Dynamics in Charged Particle Accelerators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03555v1
• Date: Tue, 7 Jul 2020 15:33:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 19:51:25.783184
• Title: Physics-Based Deep Neural Networks for Beam Dynamics in Charged Particle Accelerators
• Title（参考訳）: 荷電粒子加速器におけるビームダイナミクスのための物理ベースディープニューラルネットワーク
• Authors: Andrei Ivanov, Ilya Agapov
• Abstract要約: 力学の表現で生じるテイラー写像は、ニューラルネットワークの重みにマッピングされる。 得られたネットワークは、トレーニング前に完全な精度で力学系を近似する。 本稿では,既存のPETRA IIIと,DESYにおけるPETRA IVストレージリングの例を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel approach for constructing neural networks which model charged particle beam dynamics. In our approach, the Taylor maps arising in the representation of dynamics are mapped onto the weights of a polynomial neural network. The resulting network approximates the dynamical system with perfect accuracy prior to training and provides a possibility to tune the network weights on additional experimental data. We propose a symplectic regularization approach for such polynomial neural networks that always restricts the trained model to Hamiltonian systems and significantly improves the training procedure. The proposed networks can be used for beam dynamics simulations or for fine-tuning of beam optics models with experimental data. The structure of the network allows for the modeling of large accelerators with a large number of magnets. We demonstrate our approach on the examples of the existing PETRA III and the planned PETRA IV storage rings at DESY.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,荷電粒子線力学をモデル化したニューラルネットワーク構築手法を提案する。 このアプローチでは、ダイナミクスの表現で生じるテイラー写像は多項式ニューラルネットワークの重みにマッピングされる。 得られたネットワークは、トレーニング前に完全な精度で力学系を近似し、追加の実験データにネットワーク重みをチューニングする可能性を提供する。 このような多項式ニューラルネットワークに対するシンプレクティック正規化手法を提案し、トレーニングされたモデルをハミルトン系に常に制限し、トレーニング手順を大幅に改善する。 提案したネットワークは、ビーム力学シミュレーションや実験データを用いたビーム光学モデルの微調整に利用できる。 ネットワークの構造は、多数の磁石を持つ大型加速器のモデリングを可能にする。 本稿では,既存のPETRA IIIと,DESYにおけるPETRA IVストレージリングの例を紹介する。

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