スパースモデリングによる走査トンネル分光の高速化・高精度化

資料種別: 文書・図像類

著者: 吉田, 靖雄ほか

出版者: -

出版年: 2019-12-27

資料形態: デジタル

ページ数・大きさ等: -

NDC: -

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資料に関する注記

一般注記：: 金沢大学理工学域数物科学系極低温走査トンネル顕微鏡を用いて金の(111)面で広いエネルギー領域での準粒子干渉（QPI）計測を行い，このデータに対してLASSOによる解析を行い，QPIの真髄である電子の分散関係に対して同様な解析を行った．まずは，LASSOによってどの程度ノイズが除去されるかを調べるた...

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書誌情報

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デジタル

資料種別: 文書・図像類
タイトル: スパースモデリングによる走査トンネル分光の高速化・高精度化
著者・編者: 吉田, 靖雄
Yoshida, Yasuo
著者標目: 吉田, 靖雄
Yoshida, Yasuo
出版年月日等: 2019-12-27
出版年（W3CDTF）: 2019-12-27
並列タイトル等: Improving efficiency and resolution of scanning tunneling spectroscopy with sparse modelling
スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成
Initiative for High-Dimensional Data-Driven Science through Deepening of Sparse Modeling
タイトル（掲載誌）: 平成29(2017)年度科学研究費補助金新学術領域研究(研究領域提案型) 研究実績の概要 = 2017 Research Project Summary
巻号年月日等（掲載誌）: 2016-04-01 – 2018-03-31
掲載巻: 2016-04-01 – 2018-03-31
掲載ページ: 2p.-
本文の言語コード: jpn
件名標目: スパースモデリング
圧縮センシング
走査トンネル顕微分光
準粒子干渉
走査プローブ顕微鏡
物性実験
画像
機械学習
走査トンネル分光
対象利用者: 一般
一般注記: 金沢大学理工学域数物科学系
極低温走査トンネル顕微鏡を用いて金の(111)面で広いエネルギー領域での準粒子干渉（QPI）計測を行い，このデータに対してLASSOによる解析を行い，QPIの真髄である電子の分散関係に対して同様な解析を行った．まずは，LASSOによってどの程度ノイズが除去されるかを調べるために，データを間引かずに解析を行った．その結果，従来的FTよりもノイズが下がり，細い線幅の二次曲線が得られた．次に，実空間でランダムにデータを減らした解析も行い，単一エネルギーで行った場合と同じような結果が得られるかどうかの検証を行なった．その結果，ランダムにデータを間引いてもどうようの二次曲線が得られることがわかった．さらに，既存のデータをダウンサンプリングした数値解析だけではなく，ランダムQPI計測プログラムを作成し，異なる条件（測定時間，測定領域の広さ）におけるランダムQPI計測を金の(111)面で行った．その結果に対し，まずは，従来的な最小二乗法による解析を行い，エネルギー分散の見積もりを行なった．その結果，測定範囲を広げることで，分散の線幅が細くなり，実計測においても波数空間の高精度化が行えることが明らかになった．この結果は，実質的に計測の高速化が行えることも示唆している．これらのデータに対して，LASSOによる解析を行い，ノイズの十分に除去された高分解の分散曲線が得られるかどうかの検証を行っている．
研究課題/領域番号:16H01534, 研究期間(年度):2016-04-01 – 2018-03-31
出典：研究課題「スパースモデリングによる走査トンネル分光の高速化・高精度化」課題番号16H01534（KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所））（https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PUBLICLY-16H01534/)を加工して作成
DOI: 10.24517/00059976
一次資料へのリンクURL: https://kanazawa-u.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=53694&item_no=1&attribute_id=26&file_no=1
https://kanazawa-u.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=53694&item_no=1&attribute_id=26&file_no=1
オンライン閲覧公開範囲: 限定公開
著作権情報: CC BY-NC-ND
関連情報: https://kaken.nii.ac.jp/ja/search/?kw=10589790
https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PUBLICLY-16H01534/
https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-AREA-4503/
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-AREA-4503/
連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
提供元機関・データベース: 金沢大学 : 金沢大学学術情報リポジトリKURA