Machine Learning-Integrated Hybrid Fluid-Kinetic Framework for Quantum Electrodynamic Laser Plasma Simulations
Sadra Saremi, Amirhossein Ahmadkhan Kordbacheh
高强度激光等离子体相互作用会产生复杂的计算问题,因为它们涉及流体和动力学机制,这些机制需要保持物理精度,同时保持计算速度的模型。 该研究引入了一种基于机器学习的三维混合流体-粒子-细胞(PIC)系统,该系统将相对论等离子体行为与自动机制转换联系起来。 该技术采用流体近似为稳定区域,但当SwitchNet通过基于物理的合成数据训练将其引导到不稳定的部分时,会激活PIC求解器。 该模型使用Ammosov-Delone-Krainov(ADK)隧道和多光子电离率之间的平稳过渡来模拟电离,而Airy-function近似模拟量子电动力学(QED)效应,用于辐射反应和配对生产。 卷积神经网络通过基于物理的损耗函数应用能量守恒,该函数在每个通道的标准化字段上运行。 蒙特卡洛辍学提供不确定性测量。 混合模型产生精确的预测,测定系数(R^2)值高于0.95,所有现场组件的平均平方误差低于10^-4。 这种自适应方法增强了激光等离子体模拟的准确性和可扩展性,为高能密度和粒子加速应用提供了统一的预测框架。
High-intensity laser plasma interactions create complex computational problems because they involve both fluid and kinetic regimes, which need models that maintain physical precision while keeping computational speed. The research introduces a machine learning-based three-dimensional hybrid fluid-particle-in-cell (PIC) system, which links relativistic plasma behavior to automatic regime transitions. The technique employs fluid approximations for stable areas but activates the PIC solver when Swi...