Advanced Quasistatic Approximation

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The quasistatic approximation (QSA) is an efficient method of simulating laser- and beam-driven plasma wakefield acceleration, but it becomes imprecise if some plasma particles make long longitudinal excursions in a strongly nonlinear wave, or if waves with non-zero group velocity are present in the plasma, or the plasma density gradients are sharp, or the beam shape changes rapidly. We present an extension to QSA that is free from many of its limitations and retains its main advantages of speed and reduced dimensionality. The new approach takes into account the exchange of information between adjacent plasma layers. We introduce the physical model, describe its numerical implementation, and compare the simulation results with available analytical solutions and other codes.

About the authors

P. V. Tuev

Budker Institute of Nuclear Physics, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences; Novosibirsk State University

Email: p.v.tuev@inp.nsk.su
630090, Novosibirsk, Russia; 630090, Novosibirsk, Russia

R. I. Spitsyn

Budker Institute of Nuclear Physics, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences; Novosibirsk State University

Email: p.v.tuev@inp.nsk.su
630090, Novosibirsk, Russia; 630090, Novosibirsk, Russia

K. V. Lotov

Budker Institute of Nuclear Physics, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences; Novosibirsk State University

Author for correspondence.
Email: p.v.tuev@inp.nsk.su
630090, Novosibirsk, Russia; 630090, Novosibirsk, Russia

References

  1. Albert F., Couprie M.E., Debus A., Downer M.C., Faure J., Flacco A., Gizzi L.A., Grismayer T., Huebl A., Joshi C., Labat M., Leemans W.P., Maier A.R., Mangles S.P.D., Mason P., Mathieu F., Muggli P., Nishiuchi M., Oster-hoff J., Rajeev P.P., Schramm U., Schreiber J., Tho-mas A.G.R., Vay J.-L., Vranic M., Zeil K. // New J. Phys. 2021. V. 23. P. 031101. https://doi.org/10.1088/1367-2630/abcc62
  2. Vay J.-L., Lehe R. // Rev. Accelerator Science Technology. 2016. V. 9. P. 165. https://doi.org/10.1142/S1793626816300085
  3. Lotov K.V. // Nuclear Instr. Methods A. 1998. V. 410. P. 461. https://doi.org/10.1016/S0168-9002(98)00178-8
  4. Burdakov A.V., Kudryavtsev A.M., Logatchov P.V., Lo-tov K.V., Petrenko A.V., Skrinsky A.N. // Plasma Phys. Rep. 2005. V. 31. P. 292. [Бурдаков А.В., Кудряв-цев А.М., Логачев П.В., Лотов К.В., Петренко А.В., Скринский А.Н. // Физика плазмы, 2005, Т. 31, C. 327–335.]https://doi.org/10.1134/1.1904145
  5. Schroeder C.B., Esarey E., Geddes C.G.R., Benedetti C., Leemans W.P. // Phys. Rev. ST Accel. Beams. 2010. V. 13. P. 101301. https://doi.org/10.1103/PhysRevSTAB.13.101301
  6. Nakajima K., Deng A., Zhang X., Shen B., Liu J., Li R., Xu Z., Ostermayr T., Petrovics S., Klier C., Iqbal K., Ruhl H., Tajima T. // Phys. Rev. ST Accel. Beams. 2011. V. 14. P. 091301. https://doi.org/10.1103/PhysRevSTAB.14.091301
  7. Schroeder C.B., Esarey E., Leemans W.P. // Phys. Rev. ST Accel. Beams, 2012. V. 15. P. 051301. https://doi.org/10.1103/PhysRevSTAB.15.051301
  8. Vay J.-L. // Phys. Rev. Lett. 2007. V. 98. P. 130405. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.98.130405
  9. Vay J.-L., Geddes C.G.R., Cormier-Michel E., Gro-te D.P. // J. Computational Phys. 2011. V. 230. P. 5908. https://doi.org/10.1016/j.jcp.2011.04.003
  10. Sprangle P., Esarey E., Ting A. // Phys. Rev. Lett. 1990. V. 64. P. 2011. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.64.2011
  11. Mora P., Antonsen T.M. // Phys. Plasmas. 1997. V. 4. P. 217. https://doi.org/10.1063/1.872134
  12. Jain N., Palastro J., Antonsen T.M., Mori W.B., An W. // Phys. Plasmas, 2015. V. 22. P. 023103. https://doi.org/10.1063/1.4907159
  13. Sosedkin A.P., Lotov K.V. // Nuclear Instr. Methods A. 2016. V. 829. P. 350. https://doi.org/10.1016/j.nima.2015.12.032
  14. An W., Decyk V.K., Mori W.B., Antonsen Jr. T.M. // J. Computational Phys. 2013. V. 250. P. 165. https://doi.org/10.1016/j.jcp.2013.05.020
  15. Mehrling T., Benedetti C., Schroeder C.B., Osterhoff J. // Plasma Phys. Control. Fusion, 2014. V. 56. P. 084012. https://doi.org/10.1088/0741-3335/56/8/084012
  16. Pukhov A., Farmer J.P. // Phys. Rev. Lett. 2018. V. 121. P. 264801. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.121.264801
  17. Zhu W., Palastro J.P., Antonsen T.M. // Phys. Plasmas, 2012. V. 19. P. 033105. https://doi.org/10.1063/1.3691837
  18. Huang C., Decyk V.K., Ren C., Zhou M., Lu W., Mo-ri W.B., Cooley J.H., Antonsen Jr.T.M., Katsouleas T. // J. Computational Phys. 2006. V. 217. P. 658. https://doi.org/10.1016/j.jcp.2006.01.039
  19. Спицын Р.И. Магистерская дисс. Новосибирский государственный университет, 2016. https://www.inp.nsk.su/~dep_plasma/dip/Spitsyn_m.pdf.
  20. Terzani D., Benedetti C., Schroeder C.B., Esarey E. // Phys. Plasmas. 2021. V. 28. P. 063105. https://doi.org/10.1063/5.0050580
  21. Sprangle P., Esarey E., Krall J., Joyce G., Phys. Rev. Lett., 1992. V. 69. P. 2200. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.69.2200
  22. Esarey E., Sprangle P., Krall J., Ting A., Joyce G. // Phys. Fluids B. 1993. V. 5. P. 2690. https://doi.org/10.1063/1.860707
  23. Lotov K.V. // Phys. Plasmas. 1998. V. 5. P. 785. https://doi.org/10.1063/1.872765
  24. Zgadzaj R., Silva T., Khudyakov V.K., Sosedkin A., Al-len J., Gessner S., Li Z., Litos M., Vieira J., Lotov K.V., Hogan M.J., Yakimenko V., Downer M.C. // Nature Comm. 2020. V. 11. P. 4753. https://doi.org/10.1038/s41467-020-18490-w
  25. Khudiakov V.K., Lotov K.V., Downer M.C. // Plasma Phys. Control. Fusion. 2022. V. 64. P. 045003. https://doi.org/10.1088/1361-6587/ac4523
  26. Benedetti C., Schroeder C.B., Geddes C.G.R., Esarey E., Leemans W.P. // Plasma Phys. Control. Fusion. 2018. V. 60. P. 014002. https://doi.org/10.1088/1361-6587/aa8977
  27. Zhu W., Palastro J.P., Antonsen T.M. // Phys. Plasmas. 2013. V. 20. P. 073103. https://doi.org/10.1063/1.4813245
  28. Lotov K.V. // Phys. Rev. ST Accel. Beams. 2003. V. 6. P. 061301. https://doi.org/10.1103/PhysRevSTAB.6.061301
  29. https://lcode.info/.
  30. See the LCODE manual at https://lcode.info/site-files/manual.pdf.
  31. Crank J., Nicolson P. // Mathematical Proceed. Cambridge Philosophical Soc. 1947. V. 43. P. 50. https://doi.org/10.1017/S0305004100023197
  32. Peaceman D.W., Rachford H.H. // J. Soc. Industrial Applied Math. 1955. V. 3. P. 28. https://doi.org/10.1137/0103003
  33. Douglas J. // J. Soc. Industrial Applied Math. 1955. V. 3. P. 42. https://doi.org/10.1137/0103004
  34. Esarey E., Leemans W.P. // Phys. Rev. E. 1999. V. 59. P. 1082. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.59.1082
  35. Lehe R., Kirchen M., Andriyash I.A., Godfrey B.B., Vay J.-L. // Computer Phys. Communications. 2016. V. 203. P. 66. https://doi.org/10.1016/j.cpc.2016.02.007
  36. Luo J., Chen M., Zhang G.-B., Yuan T., Yu J.-Y., Shen Z.-C., Yu L.-L., Weng S.-M., Schroeder C. B., Esa-rey E. // Phys. Plasmas. 2016. V. 23. P. 103112. https://doi.org/10.1063/1.4966047
  37. Massimo F., Beck A., Derouillat J., Grech M., Lobet M., Perez F., Zemzemi I., Specka A. // Plasma Phys. Control. Fusion. 2019. V. 61. P. 124001. https://doi.org/10.1088/1361-6587/ab49cf
  38. Terzani D., Londrillo P. // Computer Phys. Communicat. 2019. V. 242. P. 49. https://doi.org/10.1016/j.cpc.2019.04.007
  39. Pukhov A., Meyer-ter-Vehn J. // Appl. Phys. B, 2002. V. 74. P. 355. https://doi.org/10.1007/s003400200795
  40. Malka V. // Phys. Plasmas, 2012. V. 19. P. 055501. https://doi.org/10.1063/1.3695389
  41. Esarey E., Schroeder C.B., Leemans W.P. // Rev. Mod. Phys. 2009. V. 81. P. 1229. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.81.1229
  42. Morshed S., Antonsen T.M., Palastro J.P. // Phys. Plasmas, 2010. V. 17. P. 063106. https://doi.org/10.1063/1.3432685
  43. Tuev P.V., Lotov K.V. Proc. 47th EPS Conference on Plasma Phys. 2021. P. 2.2004. http://ocs.ciemat.es/EPS2021PAP/pdf/P2.2004.pdf.
  44. Irkutsk Supercomputer Center of SB RAS (available at: http://ocs.ciemat.es/EPS2021PAP/pdf/P2.2004.pdf).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (1MB)
3.

Download (52KB)
4.

Download (68KB)
5.

Download (261KB)
6.

Download (28KB)
7.

Download (25KB)
8.

Download (208KB)
9.

Download (487KB)

Copyright (c) 2023 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».