Acknowledging the collaborators from SLAC National Accelerator Laboratory and the University of Chicago for discussions and technical contributions, particularly with differentiable kernel density estimation.Acknowledging the collaborators from SLAC National Accelerator Laboratory and the University of Chicago for discussions and technical contributions, particularly with differentiable kernel density estimation.

Collaborative Research in Accelerator Physics: Acknowledgments and DOE Funding

2025/10/08 23:30

I. Introduction

II. Maximum Entropy Tomography

  • A. Ment
  • B. Ment-Flow

III. Numerical Experiments

  • A. 2D reconstructions from 1D projections
  • B. 6D reconstructions from 1D projections

IV. Conclusion and Extensions

V. Acknowledgments and References

V. ACKNOWLEDGEMENTS

We are grateful to Ryan Roussel (SLAC National Accelerator Laboratory), Juan Pablo Gonzalez-Aguilera (University of Chicago), and Auralee Edelen (SLAC National Accelerator Laboratory) for discussions that seeded the idea for this work and for sharing their differentiable kernel density estimation code.

\ This manuscript has been authored by UT Battelle, LLC under Contract No. DE-AC05-00OR22725 with the U.S. Department of Energy. The United States Government retains and the publisher, by accepting the article for publication, acknowledges that the United States Government retains a non-exclusive, paid-up, irrevocable, world-wide license to publish or reproduce the published form of this manuscript, or allow others to do so, for United States Government purposes. The Department of Energy will provide public access to these results of federally sponsored research in accordance with the DOE Public Access Plan (http://energy.gov/downloads/doe-public-access-plan).

\


[1] B. Cathey, S. Cousineau, A. Aleksandrov, and A. Zhukov, First six-dimensional phase space measurement of an accelerator beam, Phys. Rev. Lett. 121, 064804 (2018).

\ [2] K. Ruisard, A. Aleksandrov, S. Cousineau, V. Tzoganis, and A. Zhukov, High dimensional characterization of the longitudinal phase space formed in a radio frequency quadrupole, Phys. Rev. Accel. Beams 23, 124201 (2020).

\ [3] A. Hoover, K. Ruisard, A. Aleksandrov, A. Zhukov, and S. Cousineau, Analysis of a hadron beam in fivedimensional phase space, Phys. Rev. Accel. Beams 26, 064202 (2023).

\ [4] Y. Liu, C. Long, and A. Aleksandrov, Nonintrusive measurement of time-resolved emittances of 1-gev operational hydrogen ion beam using a laser comb, Phys. Rev. Accel. Beams 23, 102806 (2020).

\ [5] A. Wolski, D. C. Christie, B. L. Militsyn, D. J. Scott, and H. Kockelbergh, Transverse phase space characterization in an accelerator test facility, Phys. Rev. Accel. Beams 23, 032804 (2020).

\ [6] K. Hock and A. Wolski, Tomographic reconstruction of the full 4D transverse phase space, Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment 726, 8 (2013).

\ [7] M. Wang, Z. Wang, D. Wang, W. Liu, B. Wang, M. Wang, M. Qiu, X. Guan, X. Wang, W. Huang, and S. Zheng, Four-dimensional phase space measurement using multiple two-dimensional profiles, Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment 943, 162438 (2019).

\ [8] B. Marchetti, A. Grudiev, P. Craievich, R. Assmann, H.- H. Braun, N. Catalan Lasheras, F. Christie, R. D’Arcy, R. Fortunati, R. Ganter, et al., Experimental demonstration of novel beam characterization using a polarizable x-band transverse deflection structure, Scientific reports 11, 3560 (2021).

\ [9] A. Wolski, M. A. Johnson, M. King, B. L. Militsyn, and P. H. Williams, Transverse phase space tomography in an accelerator test facility using image compression and machine learning, Phys. Rev. Accel. Beams 25, 122803 (2022).

\ [10] R. Roussel, A. Edelen, C. Mayes, D. Ratner, J. P. Gonzalez-Aguilera, S. Kim, E. Wisniewski, and J. Power, Phase space reconstruction from accelerator beam measurements using neural networks and differentiable simulations, Physical Review Letters 130, 145001 (2023).

\ [11] A. Scheinker, F. Cropp, and D. Filippetto, Adaptive autoencoder latent space tuning for more robust machine learning beyond the training set for six-dimensional phase space diagnostics of a time-varying ultrafast electron-diffraction compact accelerator, Phys. Rev. E 107, 045302 (2023).

\ [12] S. Jaster-Merz, R. W. Assmann, R. Brinkmann, F. Burkart, W. Hillert, M. Stanitzki, and T. Vinatier, 5D tomographic phase-space reconstruction of particle bunches, Phys. Rev. Accel. Beams 27, 072801 (2024).

\ [13] R. Roussel, J. P. Gonzalez-Aguilera, A. Edelen, E. Wisniewski, A. Ody, W. Liu, Y.-K. Kim, and J. Power, Efficient 6-dimensional phase space reconstruction from experimental measurements using generative machine learning (2024).

\ [14] S. Press´e, K. Ghosh, J. Lee, and K. A. Dill, Principles of maximum entropy and maximum caliber in statistical physics, Rev. Mod. Phys. 85, 1115 (2013).

\ [15] J. Skilling and S. F. Gull, Bayesian maximum entropy image reconstruction, Lecture Notes-Monograph Series , 341 (1991).

\ [16] R. D. Rosenkrantz, ET Jaynes: Papers on probability, statistics and statistical physics, Vol. 158 (Springer Science & Business Media, 2012).

\ [17] A. Giffin, Maximum Entropy: The Universal Method for Inference, Ph.D. thesis, University at Albany, State University of New York, Albany, NY, USA (2008).

\ [18] G. Loaiza-Ganem, Y. Gao, and J. P. Cunningham, Maximum entropy flow networks, in International Conference on Learning Representations (2016).

\ [19] J. C. Wong, A. Shishlo, A. Aleksandrov, Y. Liu, and C. Long, 4D transverse phase space tomography of an operational hydrogen ion beam via noninvasive 2d measurements using laser wires, Physical Review Accelerators and Beams 25, 10.1103/PhysRevAccelBeams.25.042801 (2022).

\ [20] C. Mottershead, Maximum entropy tomography, in Proceedings of the Fifteenth International Workshop on Maximum Entropy and Bayesian Methods, Santa Fe, New Mexico, USA (Springer, 1996) pp. 425–430.

\ [21] G. Minerbo, MENT: A maximum entropy algorithm for reconstructing a source from projection data, Computer Graphics and Image Processing 10, 48 (1979).

\ [22] N. J. Dusaussoy and I. E. Abdou, The extended MENT algorithm: a maximum entropy type algorithm using prior knowledge for computerized tomography, IEEE Transactions on Signal Processing 39, 1164 (1991).

\ [23] A. Tran and Y. Hao, Beam tomography with coupling using maximum entropy technique, in Proc. 14th International Particle Accelerator Conference, 14 (JACoW Publishing, Geneva, Switzerland, 2023) pp. 3944–3947.

\ [24] S. Bond-Taylor, A. Leach, Y. Long, and C. G. Willcocks, Deep generative modelling: A comparative review of vaes, gans, normalizing flows, energy-based and autoregressive models, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 44, 7327 (2021).

\ [25] J. Kaiser, C. Xu, A. Eichler, and A. Santamaria Garcia, Bridging the gap between machine learning and particle accelerator physics with high-speed, differentiable simulations, Phys. Rev. Accel. Beams 27, 054601 (2024).

\ [26] Z. Ao and J. Li, Entropy estimation via normalizing flow, in Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Vol. 36 (2022) pp. 9990–9998.

\ [27] G. Papamakarios, E. Nalisnick, D. J. Rezende, S. Mohamed, and B. Lakshminarayanan, Normalizing flows for probabilistic modeling and inference, The Journal of Machine Learning Research 22, 2617 (2021).

\ [28] V. Stimper, B. Sch¨olkopf, and J. M. Hern´andez-Lobato, Resampling base distributions of normalizing flows, in Proceedings of the 25th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), Proceedings of Machine Learning Research, Vol. 151 (PMLR, 2022) pp. 4915–4936.

\ [29] G. M. Green, Y.-S. Ting, and H. Kamdar, Deep potential: Recovering the gravitational potential from a snapshot of phase space, The Astrophysical Journal 942, 26 (2023).

\ [30] C. Durkan, A. Bekasov, I. Murray, and G. Papamakarios, Neural spline flows, Advances in neural information processing systems 32 (2019).

\ [31] G. Papamakarios, T. Pavlakou, and I. Murray, Masked autoregressive flow for density estimation, Advances in neural information processing systems 30 (2017).

\ [32] A. Hoover, MENT-Flow: maximum-entropy phase space tomography using normalizing flows, 10.5281/zenodo.11110801 (2024).

\ [33] A. Aleksandrov, S. Cousineau, and K. Ruisard, Understanding beam distributions in hadron linacs in the presence of space charge, Journal of Instrumentation 15 (7), P07025.

\ [34] M. Laszkiewicz, J. Lederer, and A. Fischer, Marginal tailadaptive normalizing flows, in Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning, Proceedings of Machine Learning Research, Vol. 162, edited by K. Chaudhuri, S. Jegelka, L. Song, C. Szepesvari, G. Niu, and S. Sabato (PMLR, 2022) pp. 12020–12048.

\ [35] S. Basir and I. Senocak, An adaptive augmented lagrangian method for training physics and equality constrained artificial neural networks, arXiv preprint arXiv:2306.04904 (2023).

\ [36] B. Dai and U. Seljak, Sliced iterative normalizing flows, in Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning, Proceedings of Machine Learning Research, Vol. 139, edited by M. Meila and T. Zhang (PMLR, 2021) pp. 2352–2364.

\ [37] B. Klartag, A central limit theorem for convex sets, Inventiones mathematicae 168, 91 (2007).

\ [38] J. Qiang, Differentiable self-consistent space-charge simulation for accelerator design, Phys. Rev. Accel. Beams 26, 024601 (2023).

\ [39] M. Mardani, J. Song, J. Kautz, and A. Vahdat, A variational perspective on solving inverse problems with diffusion models, arXiv preprint arXiv:2305.04391 (2023).

\

:::info Authors:

(1) Austin Hoover, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tennessee 37830, USA ([email protected]);

(2) Jonathan C. Wong, Institute of Modern Physics, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China.

:::


:::info This paper is available on arxiv under CC BY 4.0 DEED license.

:::

\

Disclaimer: The articles reposted on this site are sourced from public platforms and are provided for informational purposes only. They do not necessarily reflect the views of MEXC. All rights remain with the original authors. If you believe any content infringes on third-party rights, please contact [email protected] for removal. MEXC makes no guarantees regarding the accuracy, completeness, or timeliness of the content and is not responsible for any actions taken based on the information provided. The content does not constitute financial, legal, or other professional advice, nor should it be considered a recommendation or endorsement by MEXC.
Share Insights

You May Also Like

De XRP koers stijgt circa 5% terwijl de whales $22,7 miljoen aan tokens van exchanges halen

De XRP koers stijgt circa 5% terwijl de whales $22,7 miljoen aan tokens van exchanges halen

De XRP koers is de afgelopen 24 uur met circa 5% gestegen tot ongeveer $2,54. Daarmee herstelt het token na een zwakkere maand waarin de prijs ruim 10% daalde. De markt lijkt zich te stabiliseren, terwijl traders letten op signalen uit de grafiek en on-chain data. Kan de XRP koers binnenkort door de weerstandszone tussen $2,80 en $3,00 breken? Check onze Discord Connect met "like-minded" crypto enthousiastelingen Leer gratis de basis van Bitcoin & trading - stap voor stap, zonder voorkennis. Krijg duidelijke uitleg & charts van ervaren analisten. Sluit je aan bij een community die samen groeit. Nu naar Discord XRP koers beweegt in nauwe bandbreedte De XRP grafiek toont een samensluitend wedge patroon, een structuur die vaak voorafgaat aan sterke koersbewegingen. De prijs blijft boven de 200-daagse exponential moving average (EMA) van ongeveer $2,61. Kortere EMA’s liggen dicht bij elkaar rond $2,52 en $2,69. Dat cluster vormt momenteel een zone van weerstand waar de XRP koers moeilijk doorheen breekt. Een dagelijkse candle boven $2,60 kan een signaal zijn dat de bulls opnieuw controle krijgen. In dat scenario ligt de volgende technische zone tussen $2,75 en $2,85. De Relative Strength Index (RSI) staat rond 43, wat wijst op beperkte kracht, maar wel ruimte voor herstel. In de candles van de afgelopen dagen is duidelijk te zien dat er net onder $2,70 nog verkoopdruk heerst. Dat is een prijsniveau waar kortetermijntraders vaak winst nemen, waardoor de koersstijging stokt voordat een echte XRP doorbraak ontstaat. $XRP is coiled and ready! The ascending support is holding strong a clear, decisive break above that Resistance Zone to send us flying towards $2.80 pic.twitter.com/hib18pPs83 — (@Karman_1s) October 24, 2025 Welke crypto nu kopen?Lees onze uitgebreide gids en leer welke crypto nu kopen verstandig kan zijn! Welke crypto nu kopen? De rentes zijn officieel omlaag voor het eerst sinds 2024, heeft Fed-voorzitter Jerome Powell vorige week aangekondigd, en dus lijkt de markt klaar om te gaan stijgen. Eén vraag komt telkens terug: welke crypto moet je nu kopen? In dit artikel bespreken we de munten die in 2025 écht het verschil kunnen… Continue reading De XRP koers stijgt circa 5% terwijl de whales $22,7 miljoen aan tokens van exchanges halen document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { var screenWidth = window.innerWidth; var excerpts = document.querySelectorAll('.lees-ook-description'); excerpts.forEach(function(description) { var excerpt = description.getAttribute('data-description'); var wordLimit = screenWidth wordLimit) { var trimmedDescription = excerpt.split(' ').slice(0, wordLimit).join(' ') + '...'; description.textContent = trimmedDescription; } }); }); Whales blijven XRP tokens uit exchanges halen Data van CoinGlass laat zien dat er afgelopen donderdag voor ongeveer $22,7 miljoen aan XRP van exchanges is gehaald. Dat sluit aan bij een bredere trend van dalende exchange voorraden. Sinds begin oktober is de totale hoeveelheid XRP op exchanges met ruim 3% gedaald. Wanneer tokens in grote hoeveelheden worden weggehaald bij exchanges, kan dit betekenen dat whales hun XRP naar cold wallets verplaatsen. Zulke acties worden vaak gezien als een teken van vertrouwen op de langere termijn. Minder tokens op exchanges betekent ook minder directe verkoopdruk, wat de kans op een latere koersstijging kan vergroten. Crypto-analisten merken verder op dat het XRP handelsvolume momenteel laag is, maar dat een opleving in liquiditeit snel kan leiden tot een hertest van de $2,80 grens. Als dat gebeurt, kan de XRP markt een duidelijker richting kiezen na weken van zijwaartse prijsactie. Ripple’s overname versterkt het fundamentele beeld Ripple heeft zijn positie in de financiële infrastructuur versterkt met de overname van GTreasury, een deal ter waarde van ongeveer $1 miljard. Dat bedrijf levert systemen voor liquiditeitsbeheer en kasstromen aan grote ondernemingen. Met deze stap wil Ripple zijn on-chain liquiditeit verder uitbreiden en de verbinding met gedecentraliseerde financiële diensten (DeFi) verbeteren. Volgens marktanalisten ondersteunt die uitbreiding de vraag naar XRP tokens, omdat meer gebruik van Ripple’s infrastructuur uiteindelijk tot meer transacties en vraag naar liquiditeit leidt. De timing van de overname valt samen met een periode waarin beleggers wereldwijd op Amerikaanse macrodata letten. De nieuwste cijfers van de Amerikaanse consumentenprijsindex (CPI) worden binnenkort verwacht. Een lagere inflatie is gunstig voor risicovolle activa zoals crypto. Een hogere inflatie kan juist de dollar versterken, wat meestal negatieve druk op crypto tokens zet. Daarnaast speelt het bredere marktsentiment een rol. De koersbeweging van Bitcoin en de prestaties van Amerikaanse aandelen hebben een directe invloed op XRP. Wanneer beide markten herstellen, profiteert XRP meestal mee. Als die steun echter ontbreekt, kan de XRP prijs opnieuw richting het steungebied rond $2,35 bewegen. $XRP is oversold! pic.twitter.com/B2mTJ7Ue0Q — STEPH IS CRYPTO (@Steph_iscrypto) October 24, 2025 De bulls mikken op een XRP uitbraak boven $3,00 De huidige technische structuur laat zien dat XRP zich in een overgangsfase bevindt. Zolang de prijs boven $2,35 blijft, behouden de bulls hun voordeel. Een overtuigende candle boven $2,60 opent ruimte richting $2,75 tot $2,85. Wordt de weerstandszone tussen $2,80 en $3,00 doorbroken, dan ligt de weg open voor een volgende fase van koersstijging. Crypto-analisten zien dan potentieel richting het koersgebied rond $3,50, al blijft het all-time high van $3,84 voorlopig buiten bereik. De XRP traders volgen ondertussen niet alleen de grafieken, maar ook de juridische ontwikkelingen in de lopende zaak tussen Ripple en de Amerikaanse toezichthouder SEC. Hoewel dit dossier al langer loopt, blijft het invloed hebben op de marktverwachtingen van XRP en het vertrouwen van institutionele partijen. Vooruitblik op de XRP koers voor de komende weken De verwachtingen voor de XRP koers in het laatste kwartaal van 2025 lopen uiteen. Sommige crypto-analisten zien ruimte voor groei door een toenemende institutionele adoptie en de mogelijke goedkeuring van een XRP ETF. Anderen wijzen op het risico van lagere liquiditeit als het marktsentiment verslechtert. Op dit moment is het signaal gemengd. De technische indicatoren tonen een neutrale markt, terwijl on-chain data wijst op accumulatie door grote marktspelers. Ripple’s strategische uitbreiding vormt daarbij een extra positieve factor. Als de XRP prijs erin slaagt de weerstandszone van $2,80 tot $3,00 overtuigend te doorbreken, kan dat de deur openen naar een nieuwe opwaartse trend. Voorlopig lijkt de balans echter nog licht in het voordeel van de bulls. Best wallet - betrouwbare en anonieme wallet Best wallet - betrouwbare en anonieme wallet Meer dan 60 chains beschikbaar voor alle crypto Vroege toegang tot nieuwe projecten Hoge staking belongingen Lage transactiekosten Best wallet review Koop nu via Best Wallet Let op: cryptocurrency is een zeer volatiele en ongereguleerde investering. Doe je eigen onderzoek. Het bericht De XRP koers stijgt circa 5% terwijl de whales $22,7 miljoen aan tokens van exchanges halen is geschreven door Dirk van Haaster en verscheen als eerst op Bitcoinmagazine.nl.
Share
2025/10/25 18:16
Solana Hints at Becoming “The Wall Street of Web3” after Strategic Tweet

Solana Hints at Becoming “The Wall Street of Web3” after Strategic Tweet

Solana’s latest tweet suggests the network is positioning itself as “the Wall Street of Web3”.
Share
2025/10/25 19:16