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2020 年度 研究成果報告書

顕微電子分光データの三次元テンソル分解法による非経験的ナノ領域物性マッピング

研究課題

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研究課題/領域番号 18K04886
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分28030:ナノ材料科学関連
研究機関国立研究開発法人日本原子力研究開発機構 (2019-2020)
名古屋大学 (2018)

研究代表者

巽 一厳  国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, 原子力科学研究部門 J-PARCセンター, 研究主幹 (00372532)

研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2021-03-31
キーワード非弾性中性子散乱 / ヒストグラムビン幅最適化 / ポアソン過程 / 実験計画 / 密度推定
研究成果の概要

本研究の目的は、高次元テンソル実験分光データの統計的記述に基づき、物理的に意味のあるスペクトル情報を抽出することである。実験環境の変化により、計画当初とは異なる有望な対象として、非弾性中性子散乱(INS)データにおいて統計的な情報抽出法の開発を進めた。
INS実験強度分布のヒストグラムに関し、ポアソン統計に基づくビン幅最適化する方法を適用し、データのヒストグラム表現において有意なエネルギー幅・運動量変化幅の限度を抽出できるようにした。異なるカウント総数のデータについても統計データを外挿し、よく予測できることを示した。このことは、INS実験の測定時間を本手法により最適化できる可能性を示唆する。

自由記述の分野

材料科学

研究成果の学術的意義や社会的意義

J-PARC等のパルス中性子源を用いた中性子実験施設では、個々の中性子の検出をデータとして記録する。その頻度はポアソン統計に従う。一方、ポアソン統計に基づくヒストグラムのビン幅の最適化が脳神経科学分野で開発され、非弾性中性子散乱(INS)を模擬したデータにおいても適用された。本研究では、INS実験データでその有用性を実証し以下の活用が示された:①データに応じた最適ビン幅より、INS強度分布の微細構造の有意性を検視する。②微細構造を実験的に取得するのに必要な計測時間をオンラインで把握し、最適な計測時間で実験を終了する。

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公開日: 2022-01-27  

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