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Development of an electronic stopping power model based on deep learning and its application in ion range prediction

引用

Chinese Physics B 2022年第7期31卷 255-261页

作者： Xun Guo Hao Wang Changkai Li Shijun Zhao Ke Jin Jianming Xue Advanced Research Institute of Multidisciplinary Science Beijing Institute of TechnologyBeijing 100081China State Key Laboratory of Nuclear Physics and Technology School of PhysicsPeking UniversityBeijing 100871China Department of Mechanical Engineering City University of Hong KongHong KongChina Center for Applied Physics and Technology Ministry of Education Key Laboratory of High Energy Density Physics Simulationsand Peking University Branch of Ministry of Education IFSA CenterPeking UniversityBeijing 100871China

Deep learning algorithm emerges as a new method to take the raw features from large dataset and mine their deep implicit relations,which is promising for solving traditional physical challenges.A particularly intricate and difficult challenge is the energy loss mechanism of energetic ions in solid,where accurate prediction of stopping power is a longtime *** this work,we develop a deep-learning-based stopping power model with high overall accuracy,and overcome the long-standing deficiency of the existing classical models by improving the predictive accuracy of stopping power for ultra-heavy ion with low energy,and the corresponding projected *** electronic stopping power model,based on deep learning algorithm,could be hopefully applied for the study of ion-solid interaction mechanism and enormous relevant applications.

关键词： electronic stopping power deep learning ion range reciprocity theory

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