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J-GLOBAL ID：202002287639871547   整理番号：20A1568949

非対称トップ分子の三次元アラインメントの制御景観マップ構築のための機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Machine-learning approach for constructing control landscape maps of three-dimensional alignment of asymmetric-top molecules

著者 (3件)： Namba Tomotaro (Department of Chemistry, Graduate School of Science, Tohoku University, 6-3 Aramaki Aza-Aoba, Aoba-ku, Sendai 980-8578, Japan) ,  Yoshida Masataka (Department of Chemistry, Graduate School of Science, Tohoku University, 6-3 Aramaki Aza-Aoba, Aoba-ku, Sendai 980-8578, Japan) ,  Ohtsuki Yukiyoshi (Department of Chemistry, Graduate School of Science, Tohoku University, 6-3 Aramaki Aza-Aoba, Aoba-ku, Sendai 980-8578, Japan)
資料名： Journal of Chemical Physics  (Journal of Chemical Physics)
巻： 153  号： 2  ページ： 024120-024120-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0275A  ISSN： 0021-9606  CODEN： JCPSA6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非対称トップ分子SO_2の3次元アラインメント制御の事例研究により,低次元制御パラメータ空間における景観マップを描く機械学習法を検討した。最小モデルとして,時間遅延とフルエンス比によってパラメータ化された一組の相互直交線形偏光レーザパルスを用いて制御を考察した。パラメータはパラメータ空間における点または時間-および周波数-分解スペクトルのいずれかによって表される。合理的に小さな数の訓練サンプルを用いて訓練された2つのかなり異なる表現と共に畳み込みニューラルネットワークに基づく機械学習モデルは,温度依存性制御機構を予測する十分な精度を持つマップを構築する。Copyright 2020 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アラインメント ,  偏光 ,  温度依存性 ,  *非対称性 ,  スペクトル ,  レーザパルス ,  線形性 ,  事例研究 ,  *三次元 ,  直交性 ,  フルエンス ,  パラメタリゼーション ,  *機械学習
準シソーラス用語： パラメータ空間 ,  低次元 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 分子と光子の相互作用  (BH06120R) ,  光化学一般  (CB08010U) ,  分子構造  (EB03020Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  高分子の立体構造  (CG02031G)

タイトルに関連する用語 (8件)： 非対称 ,  トップ ,  分子 ,  アラインメント ,  景観 ,  マップ ,  構築 ,  機械学習