超快鐳射與物質相互作用中觀測鐳射場的響應是挖掘作用過程中超快物理機理的有力方式。一定強度的鐳射場在介質中傳播時會發生各種非線性效應，包括克爾效應（自相位調製和自陡峭）、拉曼效應、光致電離及其誘導的等離子體效應等等，導致鐳射場的光譜形狀和寬度發生相應的變化，這意味著出射光譜隱含了傳播過程中鐳射脈衝所經歷的非線性效應資訊。
在實驗上測量輸出光譜較容易，但提取並分析其背後的非線性效應則困難重重，其中的難點主要有三：1.實驗過程中各種非線性效應相互耦合，無法獨立考察某特定非線性效應的效果；2.光譜變化情況複雜，缺少量化非線性效應並能從光譜中提取相應資訊的方式；3.理論計算求解過程中近似較多，與實驗中真實情況相差較大。因此目前對於這些非線性效應僅能在理論上透過數值求解非線性脈衝傳播方程進行表徵分析，實驗研究也只停留在定性階段。
中國科學院物理研究所/北京凝聚態物理國家研究中心光物理重點實驗室魏志義研究組（L07）在鐳射與物質相互作用領域進行了長期深入的研究，該組博士高亦談在趙昆、魏志義等人的聯合指導下，提出了電離積分（P積分）的概念以量化等離子體效應的強度，結合前人提出的用於描述克爾效應強度的B積分，從理論上分別對光譜展寬過程中兩個主要非線性效應：克爾效應與電離效應，在脈衝傳播過程中的強度變化趨勢進行了研究。此外，利用電離效應的強度作為參考，對光譜的複雜非對稱展寬進行了分析，標定了光譜展寬過程的不同階段。最後，利用人工智慧領域中的神經網路演算法對理論與實驗中的光譜結果進行分析，實現了對鐳射與物質相互作用過程中非線性效應的實時測量。這也是首次在實驗中對非線性效應進行量化分析，其方法，包括對非線性過程的量化以及人工智慧方法的引入，將給超快物理過程的實驗研究帶來極大便利。
圖1，透過P積分對光譜非對稱展寬過程的界定
圖2，(a)用於訓練神經網路的光譜與非線性積分等引數的對映關係，(b)(c)神經網路結構
圖3，在實驗上基於神經網路對B，P積分以及脈衝初始引數的預測結果比對
相關成果發表於最近的Physics Review Research上（論文題目：Quantification and Analysis of the Nonlinear Effects in Spectral Broadening through Solid Medium of Femtosecond Pulses by Neural Network）。該工作及相關研究得到科技部重點研發計劃和國家自然科學基金的支援。
文章連結：
Phys. Rev. Research 4, 013035 (2022).pdf
編輯：樂子超人
