Использование методов машинного обучения для анализа результатов численного моделирования лазерно-плазменного ускорения электронов

С помощью методов машинного обучения на основе самоорганизующихся карт Кохонена проведены анализ и классификация результатов численного моделирования ускорения электронов при взаимодействии мощного лазерного излучения с плазмой. Методом частиц в ячейках (particle-in-cell, PIC) выполнено трехмерное моделирование взаимодействия в широких диапазонах параметров (интенсивность лазерного излучения и концентрация плазмы). Для каждого набора параметров найден спектр ускоренных электронов, на основе которого вычислены заряд, средняя энергия и относительный разброс по энергии ускоренных электронов. С использованием полученных величин в качестве входных параметров карты проведена классификация различных режимов ускорения. Разработанная схема может применяться для выявления оптимальных режимов ускорения в более реалистичных условиях с учетом большего числа параметров.