2019 Fiscal Year Annual Research Report
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17K12735
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
五十嵐 康彦 筑波大学, システム情報系, 准教授 (40733085)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | スパースモデリング / ベイズ情報量基準 / 動的モード分解 / フーリエ変換 / 放射光データ / 拡張フーリエ基底 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
計測において，これまで最も広く用いられている手法は，フーリエ変換後の周波数空間での計測である.しかし，計測時間の制約や計測器の性能限界による不可避の観測ノイズやデータ数の不足によって，得られたデータから現象を説明する周期性を抽出することが困難になりつつある．そこで，本研究課題では，自然データに内在する物理特性を取り入れたスパースモデリング(SpM)手法を開発し，様々な計測データに耐えうるSpM手法の確立とテータ解析問題への進展を目指す.
本年度は具体的に次の課題に取り組んだ.
【課題A】物理特性を組み込んだフーリエ計測のSpM手法開発:本年は，昨年度に引き続き，放射光データ解析に適した拡張フーリエ基底によるスパースモデリング手法を深化させた．具体的には,ノイズ強度がエネルギー強度の３乗に比例して増加する計測データの特性と，近接原子の数は，原子間の距離に比例または二乗に比例する形で増加する一般的な物理特性を事前知識として組み込むことで適切なベイズ情報量基準を評価する，最適なスパースモデリング手法を開発した．
【課題B】フーリエ基底を用いた実計測データへの応用：【課題A】で開発した手法を，銅箔(Cu)だけでなく，Fcc構造をもつ他原子に応用するとともに，FeといったBcc構造をもつ原子に応用した．また，基底構造をさらに第一原理計算を用いて拡張することで，化合物への手法適用を行い，学会発表を行った．
【課題C】時空間データの少数モード展開への応用として，時空間データを時間成分と空間成分にスパースな行列分解する手法であるスパース動的分解に対して，適切な正則化パラメータをベイズ情報量基準によって最適化するSpM解析手法を開発した.実データとしては，物理計測におけるコヒーレントフォノンへの応用を行い，従来は難しかったノイズ強度の推定とともに高精度な物理情報抽出を行った.
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[Journal Article] Normal mode analysis of a relaxation process with Bayesian inference.2020
Author(s)
Sakata, I., Nagano, Y., Igarashi, Y., Murata, S., Mizoguchi, K., Akai, I., & Okada, M
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Journal Title
Science and Technology of Advanced Materials
Volume: 21
Pages: 67-78
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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