Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust inversion of time-resolved data via forward-optimisation in a trajectory basis

論文の概要: Robust inversion of time-resolved data via forward-optimisation in a trajectory basis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04766v1
Date: Wed, 9 Nov 2022 09:41:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-19 20:49:35.963030
Title: Robust inversion of time-resolved data via forward-optimisation in a trajectory basis
Title（参考訳）: 軌跡に基づく前方最適化による時間分解データのロバストインバージョン
Authors: Kyle Acheson and Adam Kirrander
Abstract要約: 1,3-シクロヘキサジエンの光化学開環反応のX線散乱とCS2の光解離の電子回折による実験データに適用した。特に、連続性制約を明示的に説明し、ノイズの多いデータに対して堅牢である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: An inversion method for time-resolved data from ultrafast experiments is introduced, based on forward-optimisation in a trajectory basis. The method is applied to experimental data from x-ray scattering of the photochemical ring-opening reaction of 1,3-cyclohexadiene and electron diffraction of the photodissociation of CS2. In each case, inversion yields a model that reproduces the experimental data, identifies the main dynamic motifs, and agrees with independent experimental observations. Notably, the method explicitly accounts for continuity constraints and is robust for noisy data.
Abstract（参考訳）: 軌道上の前方最適化に基づく超高速実験からの時間分解データの逆解析法を提案する。 1,3-シクロヘキサジエンの光化学開環反応のx線散乱とcs2の光解離の電子回折による実験データに適用する。それぞれの場合、インバージョンは実験データを再現し、主要な動的モチーフを特定し、独立した実験観測に一致するモデルを生成する。特に、連続性制約を明示的に説明し、ノイズの多いデータに対して堅牢である。

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