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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: 9783031880858
- Medium: Buch
- ISBN: 978-3-031-88085-8
- Verlag: Springer
- Erscheinungstermin: 10.06.2026
- Sprache(n): Englisch
- Auflage: Erscheinungsjahr 2026
- Serie: Springer Theses
- Produktform: Kartoniert
- Seiten: 134
- Format (B x H): 155 x 235 mm
- Ausgabetyp: Kein, Unbekannt