2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of method for reliability evaluation for sparse estimation of material structure
Publicly Offered Research
| Project Area | Discrete Geometric Analysis for Materials Design |
|---|
| Project/Area Number |
18H04474
|
|---|
| Research Institution | Tohoku University |
|---|
Principal Investigator |
中島 千尋 東北大学, 情報科学研究科, 特任助教 (40599122)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2020-03-31
|
| Keywords | データサイエンス / 情報統計力学 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
観測情報のリサンプリングによる再構成結果の分散を利用した信頼性評価の手法を放射線測定の連続変数モデルに適用し、ならびに原分布に含まれるピークの数と測定データの欠損度合いに対する分散の依存性の急変ならびにスケーリング的振る舞いを見出した。これを用いた再構成の正誤判定の枠組みを整備した。また、圧縮センシングの研究から得た着想を用いて、キャビティ流の形状およびメッシュ最適化問題に関する手法開発を行い、論文として出版した。
電子線CTや放射線測定のモデルの再構成結果において、リサンプリング分散の観測データの差分に対する鋭敏性を確認し、この振る舞いとスピングラス模型に見られるディスオーダーカオスの類似性に着目した比較を行った。データに基づく再構成における分散の振る舞いはスピングラス模型のカオス的振る舞いとは定量的に異なるように見受けられた。この鋭敏性に対する特徴付けをディスオーダーカオスとは別の角度から模索する必要があり、この点は課題として依然残っている。
また、電子線CTおよび放射線源検知のモデルにおいて仮想的な観測に対するリサンプリングに基づく分散の大きさが独立な情報の度合いと関連することを見出し、これを情報取得の指標として予測分散の大きくなる点をつぶすように計測を進めることで観測点(電子線CTにおける射影の方向や、放射線源検知における観測位置)の最適化はかる研究を進めている。これも現在遂行途中である。
|
| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
|
