論文の概要: Pareto Optimization of a Laser Wakefield Accelerator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15825v1
• Date: Tue, 28 Mar 2023 08:54:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 15:55:29.955960
• Title: Pareto Optimization of a Laser Wakefield Accelerator
• Title（参考訳）: レーザーウェイクフィールド加速器のパレート最適化
• Authors: F. Irshad, C. Eberle, F.M. Foerster, K. v. Grafenstein, F. Haberstroh, E. Travac, N. Weisse, S. Karsch, and A. D\"opp
• Abstract要約: 我々は,多目的ベイズ最適化により,レーザーウェイクフィールド加速器の解空間を極めて効率的な方法でマッピングできることを示す。 本研究は, 目的の段階的スキャラライゼーションを用いて, 具体的解を活用できることを実証する。
• 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: Optimization of accelerator performance parameters is limited by numerous trade-offs and finding the appropriate balance between optimization goals for an unknown system is challenging to achieve. Here we show that multi-objective Bayesian optimization can map the solution space of a laser wakefield accelerator in a very sample-efficient way. Using a Gaussian mixture model, we isolate contributions related to an electron bunch at a certain energy and we observe that there exists a wide range of Pareto-optimal solutions that trade beam energy versus charge at similar laser-to-beam efficiency. However, many applications such as light sources require particle beams at a certain target energy. Once such a constraint is introduced we observe a direct trade-off between energy spread and accelerator efficiency. We furthermore demonstrate how specific solutions can be exploited using \emph{a posteriori} scalarization of the objectives, thereby efficiently splitting the exploration and exploitation phases.
• Abstract（参考訳）: アクセル性能パラメータの最適化は多くのトレードオフによって制限され、未知のシステムの最適化目標間の適切なバランスを見つけるのは困難である。 ここでは、多目的ベイズ最適化がレーザーウェイクフィールド加速器の解空間を非常に効率的な方法でマッピングできることを示す。 ガウス混合モデルを用いて、特定のエネルギーで電子束に関連する寄与を分離し、同様のレーザー-ビーム効率でビームエネルギーと電荷を交換するパレート最適解が存在することを観察する。 しかし、光源のような多くの応用は特定の目標エネルギーで粒子ビームを必要とする。 このような制約が導入されたら、エネルギー拡散と加速器効率の直接的なトレードオフを観察する。 さらに,目的のスキャラライゼーションを用いて,特定の解をどのように活用できるかを実証し,探索と利用フェーズを効率的に分割する。

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