Generation of nuclear data using Gaussian process regression

ガウス過程回帰を用いた核データの生成

岩元 大樹   

Iwamoto, Hiroki

本論文では、ガウス過程回帰を用いて実験データから核データを生成する新手法について紹介する。ここでは、例としてニッケル標的に対する陽子入射核種生成断面積に着目し、本回帰手法が断面積実験値に対して不確かさを含めて妥当な回帰曲線を与えることを示すとともに、核データを生成あるいは評価するうえで有効であることを示す。さらに、生成された核データの不確かさを低減する観点からも、本手法が実験計画で有用であることを示す。

We present a new approach to generate nuclear data from experimental cross section data by Gaussian process regression. This paper focuses on generating proton-induced nuclide production cross sections for nickel target. Our results provide reasonable fitting curves together with their uncertainties and suggest that this approach appears to be effective in generating or evaluating the nuclear data. Besides, our results suggest that our approach could be available for experimental design in terms of reducing the generated nuclear data uncertainty.