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J-GLOBAL ID：201902222586587554   Reference number：19A0954006

Efficiency Improvement of X-Ray Spectroscopy Experiment by Machine Learning

機械学習によるX線スペクトル計測の効率化

Author (3)： UENO TETSURO (量子科学技術研究開発機構 量子ビーム科学研究部門) ,  HINO HIDEITSU (情報・システム研究機構 統計数理研究所) ,  ONO KANTA (高エネルギー加速器研究機構 物質構造科学研究所)
Material： 表面と真空  (Vacuum and Surface Science)
Volume： 62  Issue： 3  Page： 147-152(J-STAGE)  Publication year： 2019 
JST Material Number： G0194B  ISSN： 2433-5835  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *X-ray spectrum ,  *Machine Learning ,  design ,  *Regression Analysis ,  *optimization ,  *measurement ,  *improvement of efficiency ,  cost reduction ,  scale down ,  magnetic circular dichroism ,  time companding ,  *modification ,  reduction ,  variation
Semi thesaurus term： Gaussian process regression ,  X-ray Magnetic Circular Dichroism ,  adaptive design

Author keywords (8)： adaptive design of experiment ,  Gaussian process regression ,  machine learning ,  x-ray spectroscopy ,  adaptive design of experiment ,  Gaussian process regression ,  machine learning ,  x-ray spectroscopy

JST classification (1)： X-ray spectra in general.Including X-ray  (BM08101P)

Reference (19)：

• 1) T. Lookman, F.J. Alexander and K. Rajan (Eds.) : “Information Science for Materials Discovery and Design” (Springer, Cham, Heidelberg, New York, Dordrecht, London, 2016).
• 2) H.C. Dam, 寺倉清之 : 表面科学 36, 507 (2015), doi:10.1380/jsssj.36.507.
• 3) A. Seko, T. Maekawa, K. Tsuda and I. Tanaka : Phys. Rev. B 89, 054303 (2014), doi:10.1103/PhysRevB.89.054303.
• 4) A. Seko, A. Togo, H. Hayashi, K. Tsuda, K. Chaput and I. Tanaka : Phys. Rev. Lett. 115, 205901 (2015), doi:10.1103/PhysRevLett.115.205901.
• 5) V. Stanev, C. Oses, A.G. Kusne, E. Rodriguez, J. Paglione, S. Curtarolo and I. Takeuchi : npj Comput. Mater. 4, 29 (2018), doi:10.1038/s41524-018-0085-8.

Terms in the title (4)： 機械学習 ,  X線スペクトル ,  計測 ,  効率化