論文の概要: The Infinite-Dimensional Nature of Spectroscopy and Why Models Succeed, Fail, and Mislead

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04717v1
• Date: Mon, 06 Apr 2026 14:35:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:19.227644
• Title: The Infinite-Dimensional Nature of Spectroscopy and Why Models Succeed, Fail, and Mislead
• Title（参考訳）: 分光の無限次元的性質となぜ成長, 失敗, ミスリードのモデルか
• Authors: Umberto Michelucci, Francesca Venturini,
• Abstract要約: 機械学習モデルは、分光分類タスクにおいて著しく高い精度を達成した。 既存の研究では、これらの結果をデータ前処理の選択、ノイズ感度、モデルの複雑さに関連付けている。 これらの現象は、スペクトルデータの内在的な高次元性から自然に生じることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.093890460224435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) models have achieved strikingly high accuracies in spectroscopic classification tasks, often without a clear proof that those models used chemically meaningful features. Existing studies have linked these results to data preprocessing choices, noise sensitivity, and model complexity, but no unifying explanation is available so far. In this work, we show that these phenomena arise naturally from the intrinsic high dimensionality of spectral data. Using a theoretical analysis grounded in the Feldman-Hajek theorem and the concentration of measure, we show that even infinitesimal distributional differences, caused by noise, normalisation, or instrumental artefacts, may become perfectly separable in high-dimensional spaces. Through a series of specific experiments on synthetic and real fluorescence spectra, we illustrate how models can achieve near-perfect accuracy even when chemical distinctions are absent, and why feature-importance maps may highlight spectrally irrelevant regions. We provide a rigorous theoretical framework, confirm the effect experimentally, and conclude with practical recommendations for building and interpreting ML models in spectroscopy.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルは、しばしばこれらのモデルが化学的に有意義な特徴を使用したことを明確に証明することなく、分光分類タスクにおいて著しく高い精度を達成した。 既存の研究では、これらの結果をデータ前処理の選択、ノイズ感度、モデルの複雑さに関連付けているが、今のところ統一的な説明は得られていない。 本研究では,これらの現象がスペクトルデータの内在的な高次元から自然に発生することを示す。 フェルドマン・ハジェクの定理と測度集中に基づく理論解析を用いて、高次元空間において、ノイズ、正規化、または楽器のアーチファクトによって生じる無限小の分布差でさえ完全に分離可能であることを示した。 合成および実際の蛍光スペクトルに関する一連の特定の実験を通して、化学的な区別がなくてもモデルがほぼ完璧な精度を得られるか、またなぜ特徴重要マップがスペクトル的に無関係な領域をハイライトするのかを説明する。 本稿では、厳密な理論的枠組みを提供し、その効果を実験的に確認し、分析におけるMLモデルの構築と解釈のための実践的な推奨事項を結論付ける。

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