| 研究課題/領域番号 |
15K13529
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
数理物理・物性基礎
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| 研究機関 | 東北大学 (2017)
東京大学 (2015-2016) |
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研究代表者 |
觀山 正道 東北大学, 情報科学研究科, 特任助教 (60639095)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2015年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 統計物理 / スパースモデリング / データ解析 / 情報統計力学 / データ駆動科学 / 走査型トンネル顕微鏡 / 金属酸化物薄膜 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
STMトポグラフィ像に現れる原子を表すピークについて、その中心位置や幅といったパラメータをスパースモデリングを用いたベイズ推定によりデータそのものから推定可能にするアルゴリズムを開発した。これにより、超伝導を示すSrVO3薄膜上の酸素原子位置を局所的な歪みや欠損位置まで含めて推定することができるようになった。さらに、原子欠損間に働く有効相互作用を推定することで背後にある物理過程を推測することや、二種類以上の原子が含まれるSTMトポ像から原子位置の特定と原子種の弁別をも可能にするアルゴリズムを開発した。また、モデル選択において重要な交差検証誤差について、再重率法を用いた高速な計算手法を開発した。
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