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This book explores the application of machine learning-based methods, particularly Bayesian optimization, within the realm of laser-plasma accelerators. The book involves the implementation of Bayesian optimization to fine tune the parameters of the lux accelerator, encompassing simulations and real-time experimentation.
In combination, the methods presented in this book provide valuable tools for effectively managing the inherent complexity of LPAs, spanning from the design phase in simulations to real-time operation, potentially paving the way for LPAs to cater to a wide array of applications with diverse demands.
Produkteigenschaften
- Artikelnummer: 9783031880827
- Medium: Buch
- ISBN: 978-3-031-88082-7
- Verlag: Springer
- Erscheinungstermin: 10.06.2025
- Sprache(n): Englisch
- Auflage: Erscheinungsjahr 2025
- Serie: Springer Theses
- Produktform: Gebunden, HC runder Rücken kaschiert
- Gewicht: 459 g
- Seiten: 134
- Format (B x H x T): 160 x 241 x 15 mm
- Ausgabetyp: Kein, Unbekannt