日　時：         2023年9月1日（金）　午後4時～5時

場　所：         物性研究所 本館6階第5セミナー室(A615号室) 及び ZOOM

講　師：         片上 舜    氏

所　属：         東京大学大学院 新領域創成科学研究科

題　目：         分散関係計測データに対するベイズパラメータ推定

要　旨：　　

本研究では分散関係スペクトルデータから格子モデルパラメータをベイズ推定に基づき分布推定を行う．分散関係は中性子やX線を用いた非弾性散乱実験などで計測され，エネルギー輸送に関する性質や物理パラメータを解析する研究が多く行われている．ここでは，分散関係計測データからベイズ推論およびレプリカ交換モンテカルロ法を用いて，格子モデルパラメータを推定する手法を提案する．また，提案手法を従来の解析手法と人工データを用いて比較し，手法の有効性を示す．人工データは体心立方格子モデルから得られた分散関係を中心とするローレンチアンの重ね合わせで強度を記述し，ポアソン過程に従って生成した．人工データ解析から，提案手法は格子モデルのモデルパラメータを信頼度付きで評価できる分布推定を可能とし，更に従来解析に比べて1/100程度の計測時間で適切な推論できることを示唆した．

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Contact: 吉見 一慶