کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The optimisation of the plasma target design for high quality beam laser-driven plasma injector electron source relies on numerical parametric studies using Particle in Cell (PIC) codes. The common input parameters to explore are laser characteristics and plasma density profiles extracted from computational fluid dynamic studies compatible with experimental measurements of target plasma density profiles. We demonstrate the construction of surrogate models using machine learning technique for a laser-plasma injector (LPI) electron source based on more than 12000 simulations of a laser wakefield acceleration performed for sparsely spaced input parameters [1]. Surrogate models are very interesting for LPI design and optimisation because they are much faster than PIC simulations. We develop and compare the performance of three surrogate models, namely, Gaussian processes (GP), multilayer perceptron (MLP), and decision trees (DT). We then use the best surrogate model to quickly find optimal working points to get a selected electron beam energy, charge and energy spread using different methods, namely random search, Bayesian optimisation and multi-objective Bayesian optimisation
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
بهینه سازی طراحی هدف پلاسما برای منبع الکترون انژکتور پلاسما با کیفیت بالا پرتوی محور به مطالعات پارامتری عددی با استفاده از ذرات در کدهای سلول (PIC) متکی است.پارامترهای ورودی متداول برای کشف ، خصوصیات لیزر و پروفایل چگالی پلاسما است که از مطالعات پویا سیال محاسباتی سازگار با اندازه گیری های تجربی پروفایل های چگالی پلاسما هدف استخراج شده است.ما ساخت مدلهای جانشین را با استفاده از تکنیک یادگیری ماشین برای یک منبع الکترون لیزر پلاسما (LPI) بر اساس بیش از 12000 شبیه سازی یک شتاب لیزر ویکفیلد که برای پارامترهای ورودی پراکنده انجام می شود ، نشان می دهیم [1].مدل های Surrogate برای طراحی LPI و بهینه سازی بسیار جالب هستند زیرا بسیار سریعتر از شبیه سازی PIC هستند.ما عملکرد سه مدل جانشین ، یعنی فرآیندهای گاوسی (GP) ، Perceptron چند لایه (MLP) و درختان تصمیم گیری (DT) را توسعه داده و مقایسه می کنیم.ما سپس از بهترین مدل جانشین برای یافتن سریع نقاط کاری بهینه برای به دست آوردن یک انرژی پرتو الکترونی ، شارژ و گسترش انرژی با استفاده از روشهای مختلف ، یعنی جستجوی تصادفی ، بهینه سازی بیزی و بهینه سازی بیزی چند منظوره استفاده می کنیم.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
