理学院“科学沙龙”系列学术报告
报告题目：遗传算法和机器学习在强场光电子谱分析中的应用研究
报 告 人：杨士栋 ( 汕头大学)
报告地点：理科楼202（物理系会议室）
报告时间：2024年5月8日 15：30—17：00
报告摘要：
随着激光技术的发展，激光与物质相互作用为人们研究物质特性带来了新的视角，并以此催生了一个新的学科——阿秒物理学。以高次谐波为代表的激光与物质相互作用产生的非线性现象为产生阿秒脉冲提供了理论依据。为了分析其物理机制，人们基于薛定谔方程建立了如强场近似在内的诸多半经典物理模型。这类方法的优势在于通过引入Keldysh近似，将积分问题通过鞍点近似方法转化为轨迹的求和，从而能够给出电子在实空间的运动轨迹图像，很大程度上解决了薛定谔方程无法提供中间过程的问题。然而随着研究体系复杂度的提升，例如更复杂的电场形式、更复杂的库仑势等，将无法直接给出鞍点的解析表达式，数值求解鞍点的难度也随之提升。另一方面，随着对高次谐波的深入研究，在固体中同样发现高次谐波产生，且机制与气体不同。固体高次谐波谱本身就蕴藏着物质本身的特性，包括电子动力学特征、能带的性质等等，而如何通过谐波谱提取这些特性成为一个复杂的问题。我们将谐波谱中的特征与物质本身特性之间的映射关系作为切入点，通过构建机器学习模型，成功从谐波谱中获取到相关信息。
报告人简介：
杨士栋，汕头大学在读博士，主要开展强场物理与阿秒科学的理论研究。其具体方向为强场与固体材料相互作用中高次谐波产生特性的研究。目前在Physical Review A, Optics Express等期刊发表5篇论文。
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理学院
2024年5月7日
