論文の概要: PhaseMatcher: Autoregressive Phase-Set Identification with Spectral Decomposition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.05844v1
- Date: Mon, 05 Oct 2026 05:54:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-10 03:48:12.79936
- Title: PhaseMatcher: Autoregressive Phase-Set Identification with Spectral Decomposition
- Title(参考訳): PhaseMatcher:スペクトル分解を用いた自己回帰位相セット同定
- Abstract要約: 自然な戦略は、フェーズを反復的に識別し、次のフェーズを予測する前に各フェーズのコントリビューションを削除することである。
本稿では,物理誘導スペクトル分解を用いた位相集合同定のための自己回帰フレームワークであるPhaseMatcherを紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.73351182845571
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recovering complete phase sets from powder X-ray diffraction (PXRD) is challenging when weak-phase peaks overlap stronger signals. A natural strategy is to identify phases iteratively, removing the contribution of each identified phase from the observed pattern before predicting the next. However, even after a phase is correctly identified, misestimating its contribution can distort the residual and cause subsequent errors. We introduce PhaseMatcher, an autoregressive framework for complete phase-set identification with physics-guided spectral decomposition. After each phase prediction, PhaseMatcher re-estimates the contributions of all selected phases and the residual from the original observation and all selected reference patterns, accounting for physically plausible variation between reference patterns and the corresponding phase contributions in the observation. The resulting residual guides subsequent phase identification, while a separate stopping module determines when the phase set is complete. On synthetic mixtures and controlled mixtures constructed from measured single-phase patterns, PhaseMatcher improves complete-set identification over the evaluated baselines. On PhaseMix-135K, it also estimates contributions and residuals more accurately than scalar subtraction.
- Abstract(参考訳): 粉末X線回折(PXRD)から完全位相集合を復元することは、弱い位相ピークが強い信号の重なり合う場合に困難である。
自然な戦略は、フェーズを反復的に識別し、次のフェーズを予測する前に、各特定フェーズのコントリビューションを観察パターンから取り除くことである。
しかし、位相が正しく特定された後も、その寄与を誤算すると残余を歪め、その後のエラーを引き起こす。
本稿では,物理誘導スペクトル分解を用いた位相集合同定のための自己回帰フレームワークであるPhaseMatcherを紹介する。
各位相予測の後、フェーズMatcherは、元の観測から選択されたすべての位相と残差と、基準パターンとそれに対応する位相の物理的変動を考慮に入れながら、元の観測から全ての選択された参照パターンの寄与を再推定する。
残りの残余は後の位相識別を導くが、別の停止モジュールは位相セットが完了した時刻を決定する。
測定された単相パターンから構築した合成混合物と制御混合物について,PhaseMatcherは評価基準線上での完全集合同定を改善した。
フェーズMix-135Kでは、スカラーサブトラクションよりもコントリビューションと残差を正確に推定する。
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