論文の概要: Impact Study of Numerical Discretization Accuracy on Parameter
Reconstructions and Model Parameter Distributions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02663v1
- Date: Thu, 4 May 2023 09:06:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-05 16:20:25.900629
- Title: Impact Study of Numerical Discretization Accuracy on Parameter
Reconstructions and Model Parameter Distributions
- Title（参考訳）: 数値離散化精度のパラメータ再構成とモデルパラメータ分布への影響
- Authors: Matthias Plock, Martin Hammerschmidt, Sven Burger, Philipp-Immanuel
Schneider, Christof Sch\"utte
- Abstract要約: 本研究では,前方問題の数値離散化パラメータが再構成パラメータに与える影響について検討する。
このような収束研究によって数値パラメータを決定でき、効率よく正確な再構成結果が得られることを示す。
- 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: Numerical models are used widely for parameter reconstructions in the field
of optical nano metrology. To obtain geometrical parameters of a nano
structured line grating, we fit a finite element numerical model to an
experimental data set by using the Bayesian target vector optimization method.
Gaussian process surrogate models are trained during the reconstruction.
Afterwards, we employ a Markov chain Monte Carlo sampler on the surrogate
models to determine the full model parameter distribution for the reconstructed
model parameters. The choice of numerical discretization parameters, like the
polynomial order of the finite element ansatz functions, impacts the numerical
discretization error of the forward model. In this study we investigate the
impact of numerical discretization parameters of the forward problem on the
reconstructed parameters as well as on the model parameter distributions. We
show that such a convergence study allows to determine numerical parameters
which allow for efficient and accurate reconstruction results.
- Abstract（参考訳）: 数値モデルは光ナノメトロジーの分野におけるパラメータ再構成に広く用いられている。
ナノ構造線格子の幾何学的パラメータを得るために,ベイズ対象ベクトル最適化法を用いて有限要素数値モデルを実験データセットに適合させる。
ガウス過程シュロゲートモデルは再建中に訓練される。
その後,サロゲートモデル上でマルコフ連鎖モンテカルロ・サンプラーを用いて,再構成されたモデルパラメータのフルモデルパラメータ分布を決定する。
有限要素アンザッツ関数の多項式次数のような数値離散化パラメータの選択は、前方モデルの数値離散化誤差に影響を与える。
本研究では,前方問題における数値離散化パラメータがモデルパラメータ分布と再構成パラメータに与える影響について検討する。
このような収束研究により, 効率良く正確な復元結果が得られる数値パラメータが決定できることを示す。
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