論文の概要: Toward AI-enhanced online-characterization and shaping of ultrashort
X-ray free-electron laser pulses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13979v1
- Date: Tue, 31 Aug 2021 17:04:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-01 14:23:46.028778
- Title: Toward AI-enhanced online-characterization and shaping of ultrashort
X-ray free-electron laser pulses
- Title（参考訳）: 超短パルスX線自由電子レーザーのAIによるオンラインキャラクタリゼーションと整形に向けて
- Authors: Kristina Dingel, Thorsten Otto, Lutz Marder, Lars Funke, Arne Held,
Sara Savio, Andreas Hans, Gregor Hartmann, David Meier, Jens Viefhaus,
Bernhard Sick, Arno Ehresmann, Markus Ilchen, Wolfram Helml
- Abstract要約: 光電子角ストリーキングは、XFELパルスの正確な時間エネルギー構造を単発で回収することに成功した。
本稿では,XFELにおける本手法の実証段階から定期診断への活用方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9743237458721049
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: X-ray free-electron lasers (XFELs) as the world`s most brilliant light
sources provide ultrashort X-ray pulses with durations typically on the order
of femtoseconds. Recently, they have approached and entered the attosecond
regime, which holds new promises for single-molecule imaging and studying
nonlinear and ultrafast phenomena like localized electron dynamics. The
technological evolution of XFELs toward well-controllable light sources for
precise metrology of ultrafast processes was, however, hampered by the
diagnostic capabilities for characterizing X-ray pulses at the attosecond
frontier. In this regard, the spectroscopic technique of photoelectron angular
streaking has successfully proven how to non-destructively retrieve the exact
time-energy structure of XFEL pulses on a single-shot basis. By using
artificial intelligence algorithms, in particular convolutional neural
networks, we here show how this technique can be leveraged from its
proof-of-principle stage toward routine diagnostics at XFELs, thus enhancing
and refining their scientific access in all related disciplines.
- Abstract（参考訳）: 世界で最も輝かしい光源であるx線自由電子レーザー(xfels)は、通常フェムト秒のオーダーで持続する超短x線パルスを提供する。
最近、彼らは1分子イメージングと局所電子力学のような非線形および超高速現象の研究の新しい約束を掲げるアト秒体制に接近し参入した。
しかし、超高速過程の精密な計測のための制御可能な光源へのxfelの技術進化は、アト秒フロンティアにおけるx線パルスを特徴付ける診断能力によって妨げられた。
この観点から、光電子角ストライキングの分光学的手法は、XFELパルスの正確な時間エネルギー構造を単一ショットベースで非破壊的に回収する方法を証明した。
人工知能アルゴリズム、特に畳み込みニューラルネットワークを用いて、この手法をxfelsでの日常的な診断に向けて原理実証段階から活用し、関連するすべての分野における科学的アクセスの強化と洗練を行う方法を示す。
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