論文の概要: Machine learning methods for Schlieren imaging of a plasma channel in tenuous atomic vapor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12731v1
• Date: Fri, 13 May 2022 17:27:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-29 20:36:55.506084
• Title: Machine learning methods for Schlieren imaging of a plasma channel in tenuous atomic vapor
• Title（参考訳）: 粘性原子蒸気中のプラズマチャネルのシュリーレンイメージングのための機械学習手法
• Authors: G\'abor B\'ir\'o, Mih\'aly Pocsai, Imre Ferenc Barna, Joshua T. Moody and G\'abor Demeter
• Abstract要約: 我々は,Deep Neural Networks のトレーニングのために,様々なプラズマパラメータを持つシミュレーション信号のデータベースを構築した。 本研究では,実験パラメータのわずかな変化に対して,ネットワークが供給するパラメータ推定がレジリエンスであることを示す。
• 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: We investigate the usage of a Schlieren imaging setup to measure the geometrical dimensions of a plasma channel in atomic vapor. Near resonant probe light is used to image the plasma channel in a tenuous vapor and machine learning techniques are tested for extracting quantitative information from the images. By building a database of simulated signals with a range of plasma parameters for training Deep Neural Networks, we demonstrate that they can extract from the Schlieren images reliably and with high accuracy the location, the radius and the maximum ionization fraction of the plasma channel as well as the width of the transition region between the core of the plasma channel and the unionized vapor. We test several different neural network architectures with supervised learning and show that the parameter estimations supplied by the networks are resilient with respect to slight changes of the experimental parameters that may occur in the course of a measurement.
• Abstract（参考訳）: 原子蒸気中のプラズマチャネルの幾何学的寸法を測定するためのシュリーレン撮像装置の使用について検討した。 近接共振プローブ光を用いて天性蒸気中のプラズマチャネルを撮像し、画像から定量的情報を抽出するための機械学習技術をテストする。 深層ニューラルネットワークを訓練するために, シミュレーションされた信号のデータベースを構築し, シュリーレン画像から, プラズマチャネルの位置, 半径, 最大イオン化率, およびプラズマチャネルのコアと結合蒸気との間の遷移領域の幅を, 確実にかつ高精度に抽出できることを実証した。 本研究では,複数のニューラルネットワークアーキテクチャを教師あり学習でテストし,測定過程で生じる実験パラメータのわずかな変化に対して,ネットワークから供給されるパラメータ推定がレジリエントであることを示す。

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