統計的機械学習に基づくスペクトラムイメージ解析

抄録

STEM-EELS等のスペクトラムイメージング計測は、試料表面の各点において局所的な構造を反映するスペクトルを網羅的に計測できる。しかしながら、膨大なデータ量のためにマニュアル解析が難しく、自動的かつ正確な手法が望まれる。本講演では、我々が開発した計測データのみから各電子状態の空間分布およびスペクトルを同定する統計的機械学習法を紹介する。実データの解析例を示し、解析性能や汎用性を議論する。