論文の概要: Femtosecond pulse parameter estimation from photoelectron momenta using machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13940v2
• Date: Wed, 18 Oct 2023 15:40:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 13:19:46.357061
• Title: Femtosecond pulse parameter estimation from photoelectron momenta using machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習による光電子モーメントからのフェムト秒パルスパラメータ推定
• Authors: Tomasz Szo{\l}dra, Marcelo F. Ciappina, Nicholas Werby, Philip H. Bucksbaum, Maciej Lewenstein, Jakub Zakrzewski, and Andrew S. Maxwell
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、特徴抽出やパラメータ推定といったタスクに対する驚くほどの明度を実証している。 ここでは、強電界電離光電子スペクトルを用いてCNNを試験し、実験データを逆転させる理論データセットのトレーニングを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning models have provided huge interpretation power for image-like data. Specifically, convolutional neural networks (CNNs) have demonstrated incredible acuity for tasks such as feature extraction or parameter estimation. Here we test CNNs on strong-field ionization photoelectron spectra, training on theoretical data sets to `invert' experimental data. Pulse characterization is used as a `testing ground', specifically we retrieve the laser intensity, where `traditional' measurements typically lead to 20% uncertainty. We report on crucial data augmentation techniques required to successfully train on theoretical data and return consistent results from experiments, including accounting for detector saturation. The same procedure can be repeated to apply CNNs in a range of scenarios for strong-field ionization. Using a predictive uncertainty estimation, reliable laser intensity uncertainties of a few percent can be extracted, which are consistently lower than those given by traditional techniques. Using interpretability methods can reveal parts of the distribution that are most sensitive to laser intensity, which can be directly associated with holographic interferences. The CNNs employed provide an accurate and convenient ways to extract parameters, and represent a novel interpretational tool for strong-field ionization spectra.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、画像のようなデータに膨大な解釈能力を提供している。 特に、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、特徴抽出やパラメータ推定といったタスクに対して驚くほどの明度を示した。 ここでは強電離光電子スペクトルのcnnをテストし、理論データ集合をインバート実験データにトレーニングする。 パルスキャラクタリゼーションは「テストグラウンド」として使われ、特に「伝統的な」測定値が通常20%の不確かさをもたらすレーザー強度を取り出す。 本稿では,理論データのトレーニングに成功し,検出器飽和度計算を含む実験から一貫した結果を返すために必要な重要なデータ拡張手法について報告する。 同じ手順を繰り返すことで、強電界イオン化の様々なシナリオにcnnを適用することができる。 予測の不確実性推定を用いて、信頼性のある数パーセントのレーザー強度の不確実性を抽出することができる。 解釈可能性法を用いることで、ホログラフィック干渉と直接関連付けられるレーザー強度に最も敏感な分布の一部を明らかにすることができる。 CNNは、パラメータを抽出する正確で便利な方法を提供し、強磁場電離スペクトルの新しい解釈ツールを表現している。

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