GPT-BEM - 粒子光学仿真软件
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多年来,General Particle Tracer (GPT) 软件包已成为加快器和束线设计领域中宽泛利用的仿真工具。GPT 基于全三维粒子追踪技术,为钻研带电粒子在电磁场中的三维及非线性效应提供了坚实的基础。所有内置束线组件以及表部二维/三维场图均可肆意搁置和定向,以仿照复杂装置并钻研其对准误差的影响。
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GPT 选取嵌入式五阶龙格-库塔算法,并配有自适应步长节造,在确保推算精度的同时将推算功夫节造在较短。软件提供了多种二维和三维空间电荷模型,其中蕴含一种先进的三维点阵-网格步骤,其推算功夫与粒子数成 O(N) 的线性关系。得益于其现代化的软件架构,用户能够方便地对 GPT 进行扩大,以执行针对特定利用的高度尺度化推算。软件的分层数据分析、自动参数扫描、内置优化职能以及图形输出能力,使得仿真了局可能得到急剧且详尽的分析解读。
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GPT 3.5 版本亮点
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新颁布的 GPT 3.5 版本蕴含多项机能改进及以下新职能:
- 自旋追踪(相对论情景)。
- 支持内存映射的三维场图。
- 支持三维场图中的非均匀网格线散布。
- 颁布 MacOSX 版本,提供兼容 Intel 和 Apple Silicon (M1) 处置器的二进造文件。
- 有关同步辐射?橄治叨扰渲茫ù饲拔ザ啦罚。
- 简化三维坐标变换的暗示法。
- 当存在导数信息时,提高了一维场图的推算精度。
注明:内存映射技术可确保场图在多个 GPT 过程间共享。在进行多核优化或统一场图在单个 GPT 仿真中被屡次挪用时,该技术能有效削减内存压力。
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GPT-BEM(天堑元步骤)
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自 GPT 3.3 版本起,软件提供了一个独立扩大包,用于推算全三维静电场和静磁场,其精度是通例有限元代码无法达到的。这种精度对于设计新一代电子显微镜及有关利用格表沉要。鉴于其高度要求性,BEM 求解器作为独立产品提供。
- 分层天堑元步骤求解器
- 支持数百万个表表三角形
- 可达高于 10?? 的相对精度
- 支持静电场与静磁场推算
- 高达五阶的像差分析职能
- 高达七阶的多极场分量输出
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GPT 是否适合您?
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只管 GPT 的职能和图形用户界面极大简化了加快器与束线设计的工作,但该软件并不适合入门者。其进建曲线较为峻峭,这是由于无论使用何种工具,使用粒子追踪代码自身就必要具备对应技术。
- GPT 画图职能
- 场导入
- 网络器设计
- 求根与求解
- GPTwin
- 用户界面
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产品版本对比
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GPT 不是一个黑箱式仿真软件包:其所有的内部推算过程和所有三维电磁场配置均有齐全文档注明。此表,所有内置元素的源代码都是盛开的,方便用户为自界说束线组件开发模型。
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GPT 版本:?所有新?GPT 版本均运行于 Microsoft-Windows、Linux 和 Mac OS X。然而,Linux 和 Mac 版本不蕴含图形化的“GPTwin”用户界面,因而无法产生图形输出。GPT 3.1 版本的重要特点是选取了分歧的追踪引擎,输出速度更快且更正确。1xBET多指标基因优化器起初在 GPT 3.2 版本中引入,3.3 版本的重要新增内容是 wakefield 和 CSR 职能。GPT 3.5 版本蕴含自旋追踪和机能加强,如内存映射的三维场映射。
关于分歧 GPT 版本的更具体信息,请拜见下表:
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| GPT 版本 | 2.8? ? ? ? ? | 3.0 | 3.1 | 3.2 | 3.3 | 3.4 | 3.5 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT 主题技术 | √ | √ | √ | √ | √ | √ | √ |
| - 活动求解器的三维相对论方程 | √ |
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| - 急剧且正确的功夫/地位输出 | √ |
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| - 韦克菲尔着纂 CSR | √ |
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| - FEL 相互作用 | 1D | 1D | √ |
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| - 旋转跟踪 | √ |
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| GPT-BEM(天堑元素法)1) | |||||||
| - 带 STEP 导入的画图组件 | N/A | √ |
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| - 静电场求解器 | N/A | √ |
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| - 磁静场求解器 | N/A | √ |
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| - 三维像差分析阶数 | N/A | 第三 | 第五 | 第五 | |||
| - 多极输出 | N/A | 轴向 | 3D | ||||
| 太空冲锋 | |||||||
| - 多栅点粒子单元 | √ |
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| - 粒度/随机效应 | √ |
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| 光束线建模 | |||||||
| - 所有光束线组件的三维定位 | √ |
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| - 1D/2D/3D 场图 | √ |
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| - 内存映射场映射 | 3D | ||||||
| - 自界说元素 | √ |
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| - 集电器设计与天堑元素 | √ |
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| 前处置与后处置 | |||||||
| - 多维参数扫描 | √ |
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| - 分层数据分析 | √ |
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| - 多指标遗传优化器 | √ |
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| GPT 3.5 版本平台? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? | ? ?MS-Windows?? | Mac OSX | Linux? | MPI-簇? |
|---|---|---|---|---|
| 处置器 | 英特尔 | ?英特尔与 M1/2?? | ?英特尔与 AVX2?? | ?英特尔与 AVX? 2 |
| “GPTwin”图形用户界面?? ? | √ |
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| 多核跟踪、扫描与优化 | √ |
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| MPI 跟踪、扫描与优化 | openMPI3 | |||
| GPT-BEM 的可用性 | √ |
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【英文介绍】
General Particle Tracer (GPT) is a widely used simulation tool for accelerator and beam line design. It employs full 3D particle tracking to study charged particle dynamics in electromagnetic fields, including nonlinear and 3D effects. Built-in components and external field maps can be arbitrarily placed and oriented, and an adaptive Runge-Kutta integrator ensures accurate and efficient computation. Space-charge models, including a fast O(N) 3D particle-mesh method, are available.
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GPT-BEM?is an extension (available since v3.3) that calculates electrostatic and magnetostatic fields in full 3D with a precision surpassing conventional Finite Element codes—essential for advanced electron microscopy applications. Key features:
Hierarchical Boundary Element Method (BEM) solver
Handles millions of surface triangles
Relative accuracy >10??
Supports both electrostatic and magnetostatic fields
Aberration analysis up to 5th order
Multipole output up to 7th order
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GPT v3.5 introduces spin tracking, memory-mapped 3D fieldmaps (reducing memory usage), native MacOSX (Intel/Apple Silicon) support, and more. GPT is not a black box: all internal calculations are documented, and source code for built-in elements is available for user extensions.
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