利用贝叶斯高斯回归分析束流位置监测器需求
加速器物理
2019-07-15 v3
摘要
借助贝叶斯高斯回归方法，我们开发了一种用于分析储存环束流位置监测器 (BPM) 系统需求的系统性方法。基于亮度或发光度的环形加速器的最终性能不仅取决于全局参数，还取决于特定关注点 (POI) 处的局部束流性质。然而，用于监测束流性质的 BPM 无法放置在这些点上。因此，BPM 系统的根本和基础目的是预测 POI 处的束流性质是否达到其期望值。该预测过程是一个以 BPM 读数作为训练数据的回归问题，但其中包含随机噪声。贝叶斯高斯回归方法可以确定预测误差的概率分布，这可用于反推分析 BPM 系统需求。该方法通过使用逐圈数据重建线性光学模型并预测环形光源的亮度退化来进行演示。我们发现，在减轻预测误差方面，BPM 的质量比其数量更为重要。
引用
@article{arxiv.1904.05683,
title = {Analysis of beam position monitor requirements with Bayesian Gaussian regression},
author = {Yongjun Li and Yue Hao and Weixing Cheng and Robert Rainer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.05683},
year = {2019}
}
备注
7 pages, 5 figures