論文の概要: Data-driven Science and Machine Learning Methods in Laser-Plasma Physics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00026v1
- Date: Wed, 30 Nov 2022 15:22:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-02 17:51:27.766553
- Title: Data-driven Science and Machine Learning Methods in Laser-Plasma Physics
- Title（参考訳）: レーザープラズマ物理におけるデータ駆動科学と機械学習
- Authors: Andreas D\"opp, Christoph Eberle, Sunny Howard, Faran Irshad, Jinpu
Lin and Matthew Streeter
- Abstract要約: ビッグデータは、数学や統計学、コンピュータ科学などの高度な技術を使ってビッグデータに対処し、その恩恵を受けることに、関心を喚起している。
本稿では,レーザープラズマ物理への適用性に着目した機械学習手法の概要を述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.893345190925178
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Laser-plasma physics has developed rapidly over the past few decades as
lasers have become both more powerful and more widely available. Early
experimental and numerical research in this field was dominated by single-shot
experiments with limited parameter exploration. However, recent technological
improvements make it possible to gather data for hundreds or thousands of
different settings in both experiments and simulations. This has sparked
interest in using advanced techniques from mathematics, statistics and computer
science to deal with, and benefit from, big data. At the same time,
sophisticated modeling techniques also provide new ways for researchers to deal
effectively with situation where still only sparse data are available. This
paper aims to present an overview of relevant machine learning methods with
focus on applicability to laser-plasma physics and its important sub-fields of
laser-plasma acceleration and inertial confinement fusion.
- Abstract（参考訳）: レーザープラズマ物理学は過去数十年で急速に発展し、レーザーはより強力で広く利用可能になった。
この分野における初期の実験および数値的研究は、パラメータ探索が制限された単発実験が中心であった。
しかし、最近の技術的改善により、実験とシミュレーションの両方で数百から数千の異なる設定のデータを集めることが可能になった。
これは、ビッグデータを扱うために数学、統計学、計算機科学の高度な技術を使うことに関心を引いた。
同時に、高度なモデリング技術は、研究者がまだスパースデータしか利用できない状況に効果的に対処する新しい方法を提供する。
本稿では,レーザープラズマ物理への適用性に着目した機械学習手法の概要と,レーザープラズマ加速と慣性閉じ込め融合の重要なサブフィールドについて述べる。
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