Toward direct spatial and intensity characterization of ultra-high-intensity laser pulses using ponderomotive scattering of free electrons
Notice bibliographique
Résumé
Spatial distributions of electrons ionized and scattered from ultra-low-pressure gases are proposed and experimentally demonstrated as a method to directly measure the intensity of an ultra-high-intensity laser pulse. Analytic models relating the peak scattered electron energy to the peak laser intensity are derived and compared to paraxial Runge–Kutta simulations highlighting two models suitable for describing electrons scattered from weakly paraxial beams (f#>5) for intensities in the range of 1018−1021 W cm−2. Scattering energies are shown to be dependent on gas species, emphasizing the need for specific gases for given intensity ranges. Direct measurements of the laser intensity at full power of two laser systems are demonstrated, both showing a good agreement between indirect methods of intensity measurement and the proposed method. One experiment exhibited the role of spatial aberrations in the scattered electron distribution, motivating a qualitative study on the effect. We propose the use of convolutional neural networks as a method for extracting quantitative information on the spatial structure of the laser at full power. We believe the presented technique to be a powerful tool that can be immediately implemented in many high-power laser facilities worldwide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».