| 体系的番号 |
JPMJPR24J5 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR24J5 |
研究代表者 |
柴田 基洋 東京大学, 生産技術研究所, 助教
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| 研究期間 (年度) |
2024 – 2027
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| 概要 | 電子状態に関する分光データには、豊富な情報が含まれています。しかし、スペクトルの形成原理の複雑さなどから、複数の計測成分やノイズが重畳した実際の計測に対しては定量的な解析手法が確立されていません。本研究では、第一原理計算で得られる電子分光計測データについての機械学習と統計モデリングを組み合わせることで、スペクトル成分の特定や分離、物性・構造情報の抽出を定量的に行う手法の開発を目指します。
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| 研究領域 | 計測・解析プロセス革新のための基盤の構築 |
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