입자 가속기의 빔 동력학 생성 및 예측을 위한 조건부 잠재 자기회귀 순환 모델

Kernkonzepte

본 연구는 입자 가속기의 공간-시간적 동력학을 모델링하기 위해 조건부 잠재 자기회귀 순환 모델(CLARM)을 제안한다. CLARM은 공간적 상관관계를 학습하는 조건부 변분 오토인코더(CVAE)와 시간적 동력학을 학습하는 LSTM 네트워크를 결합한 모델이다.

Zusammenfassung

본 연구는 입자 가속기의 공간-시간적 동력학을 모델링하기 위한 새로운 딥러닝 프레임워크인 CLARM을 제안한다.

1. CLARM은 두 단계로 구성된다:

   • 첫째, CVAE를 사용하여 입자 빔의 6차원 위상 공간을 저차원 잠재 공간으로 변환한다.
   • 둘째, LSTM 네트워크를 사용하여 잠재 공간 내에서 시간적 동력학을 학습한다.

2. CVAE는 입자 빔의 15개 고유 투영을 입력으로 받아 8차원 잠재 공간으로 변환한다. 이를 통해 공간적 상관관계를 학습할 수 있다.

3. LSTM은 이 잠재 공간 내에서 자기회귀 방식으로 시간적 동력학을 학습한다. 이를 통해 이전 모듈의 상태를 바탕으로 향후 모듈의 상태를 예측할 수 있다.

4. CVAE와 LSTM을 결합하여 입자 빔의 생성과 예측 능력을 모두 갖출 수 있다. 잠재 공간 내에서 무작위 샘플링을 통해 새로운 입자 빔 투영을 생성할 수 있으며, LSTM을 통해 이전 모듈의 상태를 바탕으로 향후 모듈의 상태를 예측할 수 있다.

5. 다양한 평가 지표를 통해 CLARM의 재구성, 생성 및 예측 능력을 검증하였다. 결과는 CLARM이 입자 가속기 빔 동력학을 효과적으로 모델링할 수 있음을 보여준다.

Statistiken

입자 빔의 6차원 위상 공간은 15개의 고유한 2차원 투영으로 표현된다.
입자 빔은 48개의 가속 모듈을 거치면서 동력학이 변화한다.
각 모듈의 RF 세팅(진폭, 위상)은 입자 빔 동력학에 영향을 미친다.

Zitate

없음

Wichtige Erkenntnisse aus

A conditional latent autoregressive recurrent model for generation and forecasting of beam dynamics in particle accelerators

by Mahindra Rau... um arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13858.pdf

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