論文の概要: Learning a Latent Pulse Shape Interface for Photoinjector Laser Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17263v1
• Date: Thu, 19 Feb 2026 11:09:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-20 15:21:28.930979
• Title: Learning a Latent Pulse Shape Interface for Photoinjector Laser Systems
• Title（参考訳）: 光インジェクタレーザシステムのための潜時パルス形状インタフェースの学習
• Authors: Alexander Klemps, Denis Ilia, Pradeep Kr. Banerjee, Ye Chen, Henrik Tünnermann, Nihat Ay,
• Abstract要約: 自由電子レーザーの光インジェクタにおける縦型レーザーパルス形状の制御は、電子ビーム品質を最適化するための強力なレバーである。 本稿では、ワーサースタインオートエンコーダをベースとした生成モデリングフレームワークを提案し、パルス整形と下流ビームダイナミクスの相違可能な潜在インタフェースを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.460344029773154
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Controlling the longitudinal laser pulse shape in photoinjectors of Free-Electron Lasers is a powerful lever for optimizing electron beam quality, but systematic exploration of the vast design space is limited by the cost of brute-force pulse propagation simulations. We present a generative modeling framework based on Wasserstein Autoencoders to learn a differentiable latent interface between pulse shaping and downstream beam dynamics. Our empirical findings show that the learned latent space is continuous and interpretable while maintaining high-fidelity reconstructions. Pulse families such as higher-order Gaussians trace coherent trajectories, while standardizing the temporal pulse lengths shows a latent organization correlated with pulse energy. Analysis via principal components and Gaussian Mixture Models reveals a well behaved latent geometry, enabling smooth transitions between distinct pulse types via linear interpolation. The model generalizes from simulated data to real experimental pulse measurements, accurately reconstructing pulses and embedding them consistently into the learned manifold. Overall, the approach reduces reliance on expensive pulse-propagation simulations and facilitates downstream beam dynamics simulation and analysis.
• Abstract（参考訳）: 自由電子レーザーの光インジェクタにおける縦方向レーザーパルス形状の制御は、電子ビーム品質を最適化するための強力なレバーであるが、ブライト力パルス伝搬シミュレーションのコストによって、広大な設計空間の体系的な探索は制限される。 本稿では、ワーサースタインオートエンコーダをベースとした生成モデリングフレームワークを提案し、パルス整形と下流ビームダイナミクスの相違可能な潜在インタフェースを学習する。 高忠実度再建を維持しながら学習した潜伏空間が連続的かつ解釈可能であることを示す実験的検討を行った。 高次ガウスのようなパルス系はコヒーレントな軌道を辿り、時間パルス長の標準化はパルスエネルギーと相関した潜時構造を示す。 主成分とガウス混合モデルによる解析は、よく振る舞う潜在幾何学を明らかにし、線形補間による異なるパルスタイプ間の滑らかな遷移を可能にする。 このモデルは、シミュレーションデータから実際の実験パルス計測までを一般化し、パルスを正確に再構成し、学習された多様体に連続的に埋め込む。 全体として、この手法は高価なパルス伝搬シミュレーションへの依存を減らし、下流ビームの動力学シミュレーションと解析を容易にする。

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