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J-GLOBAL ID:201902283871023744   整理番号:19A1391844

自己モデリング曲線分解における効果的な化学ベース条件としての単調性制約の導入【JST・京大機械翻訳】

Introducing the monotonicity constraint as an effective chemistry-based condition in self-modeling curve resolution
著者 (6件):
資料名:
巻: 190  ページ: 22-32  発行年: 2019年 
JST資料番号: E0150B  ISSN: 0169-7439  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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ソフトモデリング多変量曲線分解法による結果は,しばしば独特ではなく,回転曖昧さのために疑問がある。これは,一連の実行可能な解が実験データに等しく適合し,制約を満たすことを意味する。ケモメトリックス文献に関して,多変量曲線分解問題における回転曖昧さの低減は,有効なケモメトリックス法を構築するための主要な課題である。データセットを解析するための多変量曲線分解法に対する有用な制約を選択するのを助けることができるので,回転曖昧さの低減に対する制約を適用することの効果を研究することは価値がある。本研究の目的は,全ての実行可能な非負解の完全集合に及ぼす単調性と単一モード制約の影響を実証することである。異なる2および3成分系における2つの制約の結果を比較した。この目的に到達するために,2つのシミュレーション速度論と平衡データセットを用いた。さらに,平衡系に対するモデルとして異なるpH値における2つの単プロトン酸溶液の混合物に関連する実験データセットを用いて,実際の事例に対する議論を拡張した。本研究において,単調性は,いくつかの事例において,単一モダリティよりも効果的である意味のある化学ベースの制約であることを示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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