Fugu-MT 論文翻訳(概要): An inversion problem for optical spectrum data via physics-guided machine learning

論文の概要: An inversion problem for optical spectrum data via physics-guided machine learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02387v1
Date: Wed, 3 Apr 2024 01:02:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-04 18:59:11.105160
Title: An inversion problem for optical spectrum data via physics-guided machine learning
Title（参考訳）: 物理誘導機械学習による光スペクトルデータの逆問題
Authors: Hwiwoo Park, Jun H. Park, Jungseek Hwang,
Abstract要約: 測定された光学スペクトルからペアリンググルー関数を導出する問題を解くために,正則化リカレント推論装置(rRIM)を提案する。 rRIMは、トレーニングと推論の両方に物理原則を取り入れ、ノイズの堅牢性、アウト・オブ・ディストリビューションデータによる柔軟性、データ要求の削減を実現している。
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: We propose the regularized recurrent inference machine (rRIM), a novel machine-learning approach to solve the challenging problem of deriving the pairing glue function from measured optical spectra. The rRIM incorporates physical principles into both training and inference and affords noise robustness, flexibility with out-of-distribution data, and reduced data requirements. It effectively obtains reliable pairing glue functions from experimental optical spectra and yields promising solutions for similar inverse problems of the Fredholm integral equation of the first kind.
Abstract（参考訳）: 計測光スペクトルからペアリンググルー関数を導出する難題を解決するための,新しい機械学習手法である正規化リカレント推論マシン(rRIM)を提案する。 rRIMは、トレーニングと推論の両方に物理原則を取り入れ、ノイズの堅牢性、アウト・オブ・ディストリビューションデータによる柔軟性、データ要求の削減を実現している。実験光学スペクトルから信頼性の高いペアリンググルー関数を効果的に取得し、第一種フレドホルム積分方程式の同様の逆問題に対する有望な解を得る。

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