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  Electronic Population Reconstruction from Strong-Field-Modified Absorption Spectra with a Convolutional Neural Network

Richter, D., Magunia, A., Rebholz, M., Ott, C., & Pfeifer, T. (2024). Electronic Population Reconstruction from Strong-Field-Modified Absorption Spectra with a Convolutional Neural Network. Optics, 5(1), 88-100. doi:10.3390/opt5010007.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-1F43-4 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-1F44-3
資料種別: 学術論文

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-
OA-Status:
Gold

作成者

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 作成者:
Richter, Daniel1, 著者           
Magunia, Alexander1, 著者                 
Rebholz, Marc1, 著者                 
Ott, Christian1, 著者                 
Pfeifer, Thomas1, 著者                 
所属:
1Division Prof. Dr. Thomas Pfeifer, MPI for Nuclear Physics, Max Planck Society, ou_2025284              

内容説明

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キーワード: atomic physics; ultrafast science; electronic population transfer; free-electron laser; transient absorption spectroscopy; extreme ultraviolet light; convolutional neural network
 要旨: We simulate ultrafast electronic transitions in an atom and corresponding absorption line changes with a numerical, few-level model, similar to previous work. In addition, a convolutional neural network (CNN) is employed for the first time to predict electronic state populations based on the simulated modifications of the absorption lines. We utilize a two-level and four-level system, as well as a variety of laser-pulse peak intensities and detunings, to account for different common scenarios of light–matter interaction. As a first step towards the use of CNNs for experimental absorption data in the future, we apply two different noise levels to the simulated input absorption data.

資料詳細

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言語:
 日付: 2024-02-26
 出版の状態: オンラインで出版済み
 ページ: 13
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子(DOI, ISBNなど): DOI: 10.3390/opt5010007
 学位: -

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出版物 1

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出版物名: Optics
種別: 学術雑誌
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: Schweiz
ページ: - 巻号: 5 (1) 通巻号: - 開始・終了ページ: 88 - 100 識別子(ISBN, ISSN, DOIなど): ISSN: 2673-3269
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/2673-3269