tabuchi:mlcf法の紹介
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| tabuchi:mlcf法の紹介 [2021/10/06 09:16] – [1.2 MLCF での解析] mtab | tabuchi:mlcf法の紹介 [2023/11/24 03:17] (現在) – [1.2 MLCF での解析] mtab | ||
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| μt0 を μt0(E)=C0+C1E や μt0(E)=C0+C1E−3+C2E−4 の様にパラメータを用いて近似するなら、そのパラメータも最小二乗の対象にしてαiと同時に決定することができる。 | μt0 を μt0(E)=C0+C1E や μt0(E)=C0+C1E−3+C2E−4 の様にパラメータを用いて近似するなら、そのパラメータも最小二乗の対象にしてαiと同時に決定することができる。 | ||
| これが MLCF の考え方である。 | これが MLCF の考え方である。 | ||
| - | $\mu t0として\mu t_0(E) = C_0 + C_1 E$を採用した場合を具体的に書いてみる。 | + | $\mu t_0として\mu t_0(E) = C_0 + C_1 E$を採用した場合を具体的に書いてみる。 |
| \[ | \[ | ||
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| \] | \] | ||
| の ¯μt を | の ¯μt を | ||
| - | $\overline{\mu t}(E) = \frac{\mu t(E)-\mu t_0(E)}{\Delta\mu t} = \frac{\mu t(E)-C_0-C_1 E}{\Delta\mu t}$ | + | \[ |
| + | | ||
| + | \] | ||
| と置き換えると、 | と置き換えると、 | ||
| \[ | \[ | ||
| R = | \Sigma_k \{ \frac{\mu t(E)-C_0-C_1 E}{\Delta\mu t} - \Sigma_i \alpha_i S_i(E_k) \} |^2 | R = | \Sigma_k \{ \frac{\mu t(E)-C_0-C_1 E}{\Delta\mu t} - \Sigma_i \alpha_i S_i(E_k) \} |^2 | ||
| \] | \] | ||
| - | と書ける。Δμt>0なので、RΔμt=R′ と書くことにすると、 | + | と書ける。RΔμt=R′ と書くことにすると、 |
| \[ | \[ | ||
| R' = | \Sigma_k \{ \mu t(E)-C_0-C_1 E - \Sigma_i \alpha_i \Delta\mu t S_i(E_k) \} |^2 | R' = | \Sigma_k \{ \mu t(E)-C_0-C_1 E - \Sigma_i \alpha_i \Delta\mu t S_i(E_k) \} |^2 | ||
| \] | \] | ||
| - | の R′を最小にすることとRを最小にすることは等価である。 | + | Δμt>0なので、 |
| + | R′を最小にすることとRを最小にすることは等価である。 | ||
| さらに、表記を簡単にするために αiΔμt=α′iと書くことにすると、 | さらに、表記を簡単にするために αiΔμt=α′iと書くことにすると、 | ||
tabuchi/mlcf法の紹介.1633511814.txt.gz · 最終更新: 2021/10/06 09:16 by mtab