パーシステントホモロジーを用いた磁区構造からの特徴量抽出

抄録

近年，マテリアルズインフォマティクスの発展を背景に、情報科学を機能解析に取り入れる試みが活発化している。磁性材料の保磁力はモーターの発電効率を決定づける重要な機能であるが､保磁力解析の方法論はいまだ確立していない｡本研究では「パーシステントホモロジー」を磁区構造に適用するとともに、主成分分析(PCA)による機械学習手法を併用することで、保磁力に寄与する因子の可視化を試みた。