强场光电子谱中时空动力学信息研究

Strong-field photoelectron spectrum encodes temporal and spatial information about both the electron and ion dynamics. In this project, new methods of extracting the spatiotemporal dynamic information from strong-field photoelectron spectra will be proposed based on our recently developed generalized quantum-trajectory Monte Carlo（GQTMC）method. Combining the GQTMC with the above mentioned theoretical methods, and further comparing with the experimental data, the spatiotemporal dynamic information about electrons and ions will be decoded and retrieved from the photoelectron spectrum, especially two-dimensional photoelectron momentum distribution. Moreover, the fundamental physical mechanism of time delay and spatial structure information due to the entangled Coulomb potential and interference effects in strong-field ionization will be investigated, and the application on atomic and molecular structure imaging will be explored.

强场光电子谱因其携带着电子、离子的超快时空动力学信息,已经成为近年来强场超快物理中的一个热点研究领域。本项目研究拟结合我们最近发展起来的推广的量子轨迹蒙特卡罗方法 [Generalized Quantum-Trajectory Monte Carlo method （GQTMC）]，进一步系统的建立强场原子分子电离过程中时空动力学信息提取和分析方法。结合相关强场实验数据、GQTMC 模拟结果和上述建立的分析方法，解码和提取强场光电子谱，特别是二维光电子动量谱中的时间和空间动力学信息，探索库仑势和干涉效应共同作用下的阿秒强场光电离过程中有关时间延迟和空间结构信息产生的基本物理机制，并探索其在介质结构成像等方面的潜在应用。

强激光场与物质相互作用产生的光电子动量谱携带了丰富的时空动力学信息，如何提取和分析这些信息是强场物理领域一个重要的研究课题之一。根据项目的研究目标，主要建立了强场原子分子电离过程中时空动力学信息提取和分析方法，获得了光电子动量谱的时空信息，取得了创新性成果和进展：（i）利用GQTMC 半径典方法并结合新发展的统计方法，通过光电子动量谱提取了共振再俘获散射与直接电离之间的时间延迟约为 394阿秒，高阶散射电子与直接电离之间的时间延迟约为 67 阿秒；将QTMC与CCSFA算法结合的新方法，成功用于研究非次序双电离过程，这为超快原子分子动力学成像和高价离子结构成像开辟了新的途径；改进的量子轨迹蒙特卡洛方法(IQTMC)，成功用于研究斯塔克效应对于电子动力学的影响等；(ii) 在国际上首次提出基于深度学习强场费曼路径积分方法，成功将深度人工神经网络用于解决强场超快含时动力学复杂问题并证实机器学习在阿秒科学领域中发现新物理机制中的可行性及高效性，填补了机器学习在该领域的应用空白;(iii) 此外，该项目还发展了适用于固态介质高次谐波产生的数值计算方法，将用于分析解释固态介质高次谐波产生机制。

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