Балансировка цифрового двойника ускорителя с помощью Байесовских методов и машинного обучения

США и Запад · 18 авг.

Для ускорителя частиц в Брукхейвенской национальной лаборатории разработан метод калибровки цифрового двойника по данным измерений орбиты пучка. Использованы Байесовские методы для оценки параметров, таких как передаточные функции квадрупольных магнитов, с учетом неопределенностей. Для ускорения вычислений применяется машинное обучение — эмулятор, обученный на ансамбле симуляций Bmad с возмущенными параметрами.

Заголовок оригинала

Machine learning assisted Bayesian calibration of an accelerator digital twin from orbit response data

Перевод и краткое изложение — машинные, по материалам источника. Полный текст статьи не републикуется; права на него принадлежат источнику.