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Optimization and inference of bin widths for histogramming inelastic neutron scattering spectra

中性子非弾性散乱スペクトルのヒストグラムビン幅の最適化および予測

巽 一厳  ; 稲村 泰弘  ; 古府 麻衣子   ; 鬼柳 亮嗣  ; 島崎 秀昭*

Tatsumi, Kazuyoshi; Inamura, Yasuhiro; Kofu, Maiko; Kiyanagi, Ryoji; Shimazaki, Hideaki*

神経物理学研究において不均一ポアソン過程に基づく観測データのヒストグラムのビン幅最適化が開発され[Shimazaki & Shinomoto (2007). Neural Comput. 19, 1503-1527]、後継研究[Muto et al. (2019). J. Phys. Soc. Jpn, 88, 044002]はその非弾性中性子散乱データへの応用が提唱された。本研究では、銅の単結晶を用いて異なる条件の飛行時間型計測で得られた非弾性中性子散乱の実験データにこの方法を適用し、その結果の正当性を検証した。与えられたデータにおける統計情報を異なる総カウント数のデータに外挿した結果は、それらの実際のデータでの最適なビン幅を精度よく予測した。最適化したビン幅でのヒストグラムはエネルギーおよび運動量の断面において次の二つの微細スペクトル構造の存在の有無を検視した。(1)フォノンバンドギャップの存在、(2)互いに隣接する複数のフォノンブランチの数。磁気励起の新奇な形態や講師熱伝導度に相関するフォノン状態等、物理や材料科学において重要なスペクトル構造を効果的かつ厳正に観測するのを今回適用した方法は助けることをこれは意味する。

A data-driven bin-width optimization for the histograms of measured data sets based on inhomogeneous Poisson processes was developed in a neurophysiology study [Shimazaki & Shinomoto (2007). Neural Comput. 19, 1503-1527], and a successive study [Muto et al. (2019). J. Phys. Soc. Jpn, 88, 044002] proposed its application to inelastic neutron scattering (INS) data. In the present study, the results of the method on experimental INS time-of-flight data collected under different measurement conditions from a copper single crystal are validated. The extrapolation of the statistics on a given data set to other data sets with different total counts precisely infers the optimal bin widths on the latter. The histograms with the optimized bin widths statistically verify two fine-spectral feature examples in the energy and momentum transfer cross sections: (i) the existence of the phonon band gaps; and (ii) the number of plural phonon branches located close to each other. This indicates that the applied method helps in the efficient and rigorous observation of spectral structures important in physics and materials science like novel forms of magnetic excitation and phonon states correlated to lattice thermal conductivities.

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パーセンタイル:0.01

分野:Chemistry, Multidisciplinary

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