基于机器学习的束团横向相空间测量

理论上，使用断层扫描技术可以得到真实的横向相空间分布。但是想要更加精确地了解分布的细节，需要解决旋转角度范围受限和投影数目不足的问题。针对这两个问题，提出了在混合域处理的神经网络模型，即组合地在正弦域和断层域分别使用插值和去除伪影神经网络。在简单地测量束线以及投影数目比较少（7个）的情况下，该网络模型也能高质量地重建束团横向相空间分布。并且，由于选择旋转角度的方式和归一化相空间无关，因此，无需测量Twiss参数。采用该方法测量束团横向相空间，一定程度提升了重建质量，简化了测量的方式。