一、研究背景

超短脈沖的出現(xiàn)，為人們以高時間分辨研究微觀超快動力學(xué)過程提供了可能，推動了人們對光與物質(zhì)相互作用的理解。微觀范疇內(nèi)，分子轉(zhuǎn)動過程時間尺度在皮秒量級，分子振動過程時間尺度在飛秒量級。而原子、分子、固體中電子運(yùn)動時間尺度為阿秒量級，需要阿秒寬度的超短脈沖對其進(jìn)行測量和研究。

2001年，P. Agostini小組產(chǎn)生了脈沖寬度250 as的13~19階高次諧波的阿秒脈沖串。同年，F(xiàn). Krausz小組得到了脈寬650 as的單個阿秒脈沖，標(biāo)志著超快研究進(jìn)入阿秒領(lǐng)域。其后20多年來，阿秒脈沖脈寬被不斷壓縮，國內(nèi)外的單個阿秒脈沖產(chǎn)生研究均取得重要進(jìn)展（見圖1）。2023年，美國科學(xué)家Pierre Agostini、德國科學(xué)家Ferenc Krausz和瑞典科學(xué)家Anne L’ Huillier被授予諾貝爾物理學(xué)獎，以表彰他們在實驗上產(chǎn)生阿秒脈沖串及單個阿秒脈沖，以及將阿秒脈沖用于研究物質(zhì)中電子動力學(xué)過程的巨大貢獻(xiàn)。

相較于阿秒脈沖的產(chǎn)生，對其精確表征是深入研究和應(yīng)用的基礎(chǔ)，目前主流方法是通過阿秒條紋相機(jī)技術(shù)測量獲得阿秒條紋能譜，進(jìn)而從中提取阿秒脈沖的時域信息。此文先介紹阿秒條紋相機(jī)技術(shù)的原理，重點闡述基于阿秒條紋能譜的表征算法，最后對阿秒脈沖表征進(jìn)展進(jìn)行總結(jié)和展望。

圖1 單個阿秒脈沖產(chǎn)生技術(shù)的發(fā)展歷史

二、關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)展

1、阿秒條紋相機(jī)技術(shù)

條紋相機(jī)技術(shù)最初被用于測量皮秒量級的超快光信號，利用隨時間變化的橫向電場偏轉(zhuǎn)光電子軌跡，將脈沖信號的時間信息轉(zhuǎn)換到探測器空間分布上，通過測量光電子的空間分布能夠反演待測脈沖隨時間的強(qiáng)度分布。為了測量時間尺度更短的阿秒脈沖，Itatani等于2002年提出將偏轉(zhuǎn)電場換成隨時間變化更快的飛秒激光場，用于阿秒脈沖的測量。在阿秒條紋相機(jī)中，阿秒脈沖電離氣體原子產(chǎn)生的光電子在紅外光場中加速，其光電子能量改變量由電離時刻的激光場相位決定。

自阿秒條紋相機(jī)技術(shù)提出以來，已有許多反演方法能從阿秒條紋譜中反演光譜相位，進(jìn)而重建阿秒脈沖時域波形，實現(xiàn)對阿秒脈沖時域表征。如用于阿秒脈沖重建的頻率分辨光學(xué)門技術(shù)（FROG-CRAB）、基于單頻濾波的寬帶阿秒脈沖表征算法（PROOF）、基于層析成像原理的層析算法（ePIE）、基于Volkov態(tài)的廣義投影算法（VTGPA）、將阿秒和紅外脈沖以參數(shù)化形式描述從而直接通過迭代優(yōu)化參數(shù)的反演算法（PROBP），以及將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于阿秒脈沖表征的算法等。

2、FROG-CRAB

2005年，Mairesse等基于強(qiáng)場近似理論，忽略中間激發(fā)態(tài)的相互作用，假設(shè)電子從基態(tài)直接電離到連續(xù)態(tài)，并考慮電子電離后只受到激光場作用即忽略離子勢對電子的影響，將成熟用于飛秒脈沖表征的FROG算法，發(fā)展為適用于阿秒脈沖測量的FROG-CRAB算法。2006年，Sansone等在實驗上測量了阿秒條紋譜圖，并使用FROG-CRAB算法表征獲得了脈寬130 as的單個阿秒脈沖，之后該算法繼續(xù)拓展優(yōu)化并廣泛應(yīng)用于阿秒脈沖表征。

3、層析算法

在FROG-CRAB算法基礎(chǔ)上，為了克服其傅里葉變換帶來的精度和譜寬限制，并提高反演算法的迭代速度，Lucchini等將ePIE應(yīng)用于表征阿秒脈沖，并擴(kuò)展到反演紫外紫外的寬帶阿秒脈沖振幅和光譜相位。

不同于主成分廣義投影算法（PCGPA）或最小二乘廣義投影算法（LSGPA）等投影算法，層析投影算法放寬了對條紋相機(jī)測量能譜數(shù)據(jù)的頻率分辨率和時間延遲精度的要求，大大減小了實驗測量和迭代計算中的數(shù)據(jù)規(guī)模，提高了反演速度和精度。ePIE與PCGPA和LSGPA的對比如圖2所示。

圖2 PCGPA、LSGPA和ePIE反演實驗條紋譜圖結(jié)果對比

4、PROOF

為了克服中心動量近似的局限性，Chini等于2010年提出基于單頻濾波的寬帶阿秒脈沖表征算法PROOF，該算法能夠在弱調(diào)制場（＜1012 W/cm2）條件下反演寬帶阿秒脈沖。相較FROG-CRAB，PROOF方法更為簡潔，該方法只考慮單光子調(diào)制項，降低了反演復(fù)雜度，更適合寬帶光譜、弱光強(qiáng)調(diào)制的阿秒脈沖反演。如圖3所示，常增虎課題組于2012年報道了使用7 fs近紅外脈沖結(jié)合雙光學(xué)門技術(shù)，獲得55~130 eV超連續(xù)光譜，采用PROOF表征脈寬為67±2 as的單個阿秒脈沖，與FROG-CRAB反演結(jié)果互相印證。

圖3 67 as單個阿秒脈沖測量與表征

然而，PROOF采用的遺傳算法在迭代求解時需要大量算力及時間，且算法對諸多實驗條件的適應(yīng)性討論較少。在PROOF算法單頻濾波的基礎(chǔ)上，國防科技大學(xué)趙增秀教授團(tuán)隊提出針對寬帶阿秒脈沖的快速反演算法（qPROOF），有助于在超短阿秒脈沖產(chǎn)生實驗中，為調(diào)整色散補(bǔ)償和其他實驗參數(shù)提供實時反饋。

5、VTGPA

Keathley等提出了基于Volkov態(tài)的廣義投影算法VTGPA，該算法根據(jù)躍遷振幅表達(dá)式直接計算條紋譜圖，并采用最小誤差函數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)求解，避免了快速傅里葉變換對能譜數(shù)據(jù)中時間和能量采樣精度的限制以及數(shù)據(jù)插值的復(fù)雜過程。

當(dāng)阿秒脈沖譜寬延伸到軟X射線頻段時，產(chǎn)生和測量阿秒脈沖都會存在更復(fù)雜的物理過程。Gaumnitz等研究了多個束縛態(tài)電子電離對阿秒能譜的非相干貢獻(xiàn)，提出了多線VTGPA（ML-VTGPA）算法，并在實驗上使用中紅外驅(qū)動電場作用于氙氣得到覆蓋65~150 eV的寬帶阿秒能譜。最終反演得到τSXR=43±1 as的軟X射線波段超短阿秒脈沖，如圖4所示。

圖4 ML-VTGPA反演實驗阿秒條紋譜及表征43 as單個阿秒脈沖

6、PROBP

基于強(qiáng)場近似理論，Lin小組提出針對寬帶阿秒反演的PROBP以及改進(jìn)的自相關(guān)PROBP（PROBP-AC），使用條紋能譜的時間自相關(guān)函數(shù)檢驗重建阿秒脈沖的正確性。為了更符合寬帶光譜作用下電子光電離截面的實際情況，采用單電子近似計算躍遷矩陣元，并直接對躍遷振幅進(jìn)行積分計算，避免了引入諸多近似帶來的誤差。

PROBP方法通過數(shù)值實驗，表明其對于軟X射線到水窗波段超寬帶阿秒脈沖和寬頻譜紅外電場的表征能力。但其采用B樣條插樣方法導(dǎo)致只能應(yīng)用于光滑變化的光譜相位，無法處理實驗中常見振動等機(jī)械因素導(dǎo)致的阿秒光譜相位跳變，且該算法依賴于實驗上無紅外電場測量的阿秒脈沖光譜強(qiáng)度和紅外電場信息，對實驗測量的噪聲較為敏感。

7、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)

近年迅速發(fā)展的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為阿秒表征提供了新的思路。常增虎小組使用仿真阿秒條紋能譜及阿秒脈沖波形訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，建立能譜和阿秒脈沖波形間的映射函數(shù)，然后再用于映射實驗?zāi)茏V，以反演阿秒脈沖頻譜相位及時域波形。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法優(yōu)點在于通過大量仿真數(shù)據(jù)完成對模型的訓(xùn)練后，能夠以遠(yuǎn)優(yōu)于其他方法的速度反演實驗條紋譜，但是其模型的映射過程缺乏清晰的物理圖像，而且對于含有復(fù)雜噪聲實驗數(shù)據(jù)重建結(jié)果的準(zhǔn)確性有待驗證。

三、總結(jié)與展望

阿秒脈沖的表征算法在近二十年內(nèi)有了長足發(fā)展，并仍有很大的發(fā)展前景。目前的反演算法主要集中于阿秒譜寬在數(shù)十至數(shù)百電子伏特范圍內(nèi)，隨著人們對原子分子內(nèi)殼層電子動力學(xué)和更復(fù)雜材料、生物結(jié)構(gòu)研究的需求增加，以及高重頻、高能量、中紅外波長驅(qū)動光的發(fā)展和應(yīng)用，產(chǎn)生的超寬帶阿秒脈沖已經(jīng)從數(shù)十電子伏特，拓展至水窗波段，覆蓋了碳、氮、氧、氯等眾多元素K吸收邊，為了更準(zhǔn)確地表征阿秒脈沖脈寬及時域特征，繼而更深入應(yīng)用阿秒脈沖，對于超寬帶阿秒脈沖的表征算法仍需投入更多研究精力。

參考文獻(xiàn)： 中國光學(xué)期刊網(wǎng)

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