umu.sePublikasjoner
Endre søk
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Employing machine learning for theory validation and identification of experimental conditions in laserplasma physics
Umeå universitet, Teknisk-naturvetenskapliga fakulteten, Institutionen för fysik.
2019 (engelsk)Inngår i: Scientific Reports, ISSN 2045-2322, E-ISSN 2045-2322, Vol. 9, artikkel-id 7043Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert) Published
Abstract [en]

The validation of a theory is commonly based on appealing to clearly distinguishable and describable features in properly reduced experimental data, while the use of ab-initio simulation for interpreting experimental data typically requires complete knowledge about initial conditions and parameters. We here apply the methodology of using machine learning for overcoming these natural limitations. We outline some basic universal ideas and show how we can use them to resolve long-standing theoretical and experimental difficulties in the problem of high-intensity laser-plasma interactions. In particular we show how an artificial neural network can "read" features imprinted in laser-plasma harmonic spectra that are currently analysed with spectral interferometry.

sted, utgiver, år, opplag, sider
Nature Publishing Group, 2019. Vol. 9, artikkel-id 7043
HSV kategori
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:umu:diva-159380DOI: 10.1038/s41598-019-43465-3ISI: 000467137300042PubMedID: 31065006OAI: oai:DiVA.org:umu-159380DiVA, id: diva2:1323548
Tilgjengelig fra: 2019-06-12 Laget: 2019-06-12 Sist oppdatert: 2019-06-12bibliografisk kontrollert

Open Access i DiVA

fulltext(4263 kB)33 nedlastinger
Filinformasjon
Fil FULLTEXT01.pdfFilstørrelse 4263 kBChecksum SHA-512
b8d7ed7af4cb63febcc4ac783d6b14faa264a59836e57db08eb04f61124a10bd785cdb093511cd12f05b1904579bade746c9c136fe8c178457ed4ee14bfed1ef
Type fulltextMimetype application/pdf

Andre lenker

Forlagets fulltekstPubMed

Personposter BETA

Wallin, Erik

Søk i DiVA

Av forfatter/redaktør
Wallin, Erik
Av organisasjonen
I samme tidsskrift
Scientific Reports

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 33 nedlastinger
Antall nedlastinger er summen av alle nedlastinger av alle fulltekster. Det kan for eksempel være tidligere versjoner som er ikke lenger tilgjengelige

doi
pubmed
urn-nbn

Altmetric

doi
pubmed
urn-nbn
Totalt: 58 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf