SCULPT：用于冷目标 recoil 离子动量光谱学中多粒子同现象数据的交互式机器学习平台
原子与分子团簇
2026-05-20 v2 原子物理
化学物理
计算物理
摘要
我们提出SCULPT(Supervised Clustering and Uncovering Latent Patterns with Training)，一个综合性软件平台，用于分析来自冷目标recoil 离子动量光谱学(COLTRIMS)实验的标签化高维多粒子同现象数据。该软件通过集成先进的机器学习技术与physics-informed分析于交互式Web环境中，解决了现代动量光谱学中的关键挑战。SCULPT在高维数据中实现了非线性降维，以揭示高度维数据中的相关性。我们还讨论了针对特征学习的深度自动编码器扩展，以及用于自动发现物理上有意义可观测量的遗传编程。该平台引入一种新型自适应置信评分系统，通过评估用户选定的聚类质量指标并结合预定义权重（反映各指标的鲁棒性）来提供定量可靠性评估。该平台具有可配置的分子轮廓，以适应不同实验系统，提供交互式可视化与选择工具，以及综合性数据过滤功能。利用SCULPT的一部分功能，我们分析了使用COLTRIMS方法测量的D2O分子3体解离的光双电离数据，揭示了不同的破裂通道及其与物理参数的相关性。该软件的模块化架构和Web实现使其对更广泛的原子和分子物理社区可访问，显著缩短了复杂多维分析的时间。这为在实验测量过程中即时发现和隔离表现出非线性相关性的稀有事件开辟了道路，这有助于引导探索并提高实验效率。
引用
@article{arxiv.2511.11153,
title = {SCULPT: An Interactive Machine Learning Platform for Analyzing Multi-Particle Coincidence Data from Cold Target Recoil Ion Momentum Spectroscopy},
author = {Hazem Daoud and Sarvesh Kumar and Jin Qian and Tanny Chavez and Daniel Slaughter and Thorsten Weber},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.11153},
year = {2026}
}