論文の概要: ESPNN: Deep Neural Network on the IAEA stopping power database. Atomic targets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10950v1
• Date: Thu, 20 Oct 2022 01:44:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 16:01:44.759858
• Title: ESPNN: Deep Neural Network on the IAEA stopping power database. Atomic targets
• Title（参考訳）: ESPNN: IAEAの停止電力データベース上のディープニューラルネットワーク。 原子標的
• Authors: F. Bivort Haiek, A.M.P. Mendez, C.C. Montanari, and D.M. Mitnik
• Abstract要約: この研究は、2021年のIAEAデータベースに機械学習アルゴリズムを導入し、正確な電子停止電力断面積を予測することを目的としている。 教師なしの機械学習手法を用いて、データベースを自動でクリーニングする。 残りのデータの大部分はディープニューラルネットワークのトレーニングに使用され、残りの部分は別々に設定され、テストセットを構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The International Atomic Energy Agency (IAEA) stopping power database is a highly valued public resource compiling most of the experimental measurements published over nearly a century. The database -- accessible to the global scientific community -- is continuously updated and has been extensively employed in theoretical and experimental research for more than thirty years. This work aims to employ machine learning algorithms on the 2021 IAEA database to predict accurate electronic stopping power cross sections for any ion and target combination in a wide range of incident energies. Unsupervised machine learning methods are applied to clean the database in an automated manner. These techniques purge the data by removing suspicious outliers and old isolated values. A large portion of the remaining data is used to train a deep neural network, while the rest is set aside, constituting the test set. The present work considers collisional systems only with atomic targets. The first version of the electronic stopping power neural network code (espnn), openly available to users, is shown to yield predicted values in excellent agreement with the experimental results of the test set.
• Abstract（参考訳）: 国際原子力機関(IAEA、International Atomic Energy Agency)は、およそ1世紀にわたって公表された実験的な測定のほとんどをまとめた、非常に価値の高い公共資源である。 このデータベースは、世界科学コミュニティがアクセス可能なもので、継続的に更新され、理論および実験研究に30年以上にわたって広く使われてきた。 この研究は、2021年のIAEAデータベースに機械学習アルゴリズムを用いて、あらゆるイオンとターゲットの組み合わせの正確な停止電力断面積を予測することを目的としている。 教師なしの機械学習手法を適用してデータベースを自動的にクリーンにする。 これらのテクニックは、不審な外れ値と古い孤立値を取り除くことでデータをパージする。 残りのデータの大部分はディープニューラルネットワークのトレーニングに使用され、残りの部分は別々に設定され、テストセットを構成する。 本研究は原子標的のみの衝突系を考察する。 電子停止パワーニューラルネットワークコード(espnn)の最初のバージョンは、ユーザに公開されており、テストセットの実験結果とよく一致して予測値が得られる。

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