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*'''原文链接''':http://arxiv.org/abs/2503.22448v1
*'''原文链接''':http://arxiv.org/abs/2503.22448v1
'''中文摘要''':本研究对[[神经网络聚类]](NNC)、[[层次聚类]](HC)和[[K均值聚类]](KMC)进行了比较,以评估这三种[[机器学习]](ML)技术在将大型[[数据集]]组织成簇时的计算优势。针对NNC方法,我们对一组[[波前传感器]]重建数据(分解为15项[[泽尼克系数]],用于表征[[流体透镜]]传输的[[相位前]]光学[[像差]])应用了[[自组织映射]](SOM)训练。通过分析SOM相邻[[权重]]距离、SOM样本命中、SOM权重位置和SOM权重平面,形成了对系统结构特性的可视化解释。在HC方法中,采用联合[[相异度]]-连接矩阵计算进行数据划分,该方法有效性通过较高的[[共表型相关系数]]值(c=0.9651)得以验证。通过设定0.8的[[不一致性截断值]],最终确定7个簇作为系统分割的最大数量。此外,采用KMC方法建立[[聚类分割]]效率的量化指标,在K=5个非重叠簇的数据分割中获得了0.905的平均[[轮廓系数]]值。研究表明,HC的联合连接与相异度算法结合KMC形成的聚类方案,比单独使用NNC或HC评估更为可靠——后者若改变SOM尺寸或不一致性截断值可能导致全新的聚类构型。
'''中文摘要''':本研究对[[神经网络聚类]](NNC)、[[层次聚类]](HC)和[[K均值聚类]](KMC)进行了比较,以评估这三种[[机器学习]](ML)技术在将大型[[数据集]]组织成簇时的计算优势。针对NNC方法,我们对一组[[波前传感器]]重建数据(分解为15项[[泽尼克系数]],用于表征[[流体透镜]]传输的[[相位前]]光学[[像差]])应用了[[自组织映射]](SOM)训练。通过分析SOM相邻[[权重]]距离、SOM样本命中、SOM权重位置和SOM权重平面,形成了对系统结构特性的可视化解释。在HC方法中,采用联合[[相异度]]-连接矩阵计算进行数据划分,该方法有效性通过较高的[[共表型相关系数]]值(c=0.9651)得以验证。通过设定0.8的[[不一致性截断值]],最终确定7个簇作为系统分割的最大数量。此外,采用KMC方法建立[[聚类分割]]效率的量化指标,在K=5个非重叠簇的数据分割中获得了0.905的平均[[轮廓系数]]值。研究表明,HC的联合连接与相异度算法结合KMC形成的聚类方案,比单独使用NNC或HC评估更为可靠——后者若改变SOM尺寸或不一致性截断值可能导致全新的聚类构型。
== 摘要 ==
* '''原文标题''':Depolarization studies on low-depolarizing Cu/Ti and Ni(Mo)/Ti neutron supermirrors
* '''中文标题''':低去极化Cu/Ti与Ni(Mo)/Ti中子超镜的去极化研究
* '''发布日期''':2025-03-28 16:03:35+00:00
* '''作者''':Jose Manuel Gómez-Guzmán, Karina Bernert, Anton Devishvili, Christine Klauser, Bastian Märkisch, Ulrich Schmidt, Torsten Soldner
* '''分类''':physics.ins-det
*'''原文链接''':http://arxiv.org/abs/2503.22561v1
'''中文摘要''':[[中子超镜]](SMs)是众多[[散射]]和[[粒子物理实验]]的关键组件。由于[[Ni(Mo)/Ti超镜]]相较于[[Ni/Ti超镜]]具有更低的[[饱和磁化强度]],迄今被广泛应用于[[极化中子束]]传输实验。然而,新一代[[β衰变实验]]要求超镜每次反射的[[退极化率]]低于10^-4才能达到目标精度,而[[Ni(Mo)/Ti超镜]]反射导致的[[极化中子束]]退极化尚未达到该精度量级的测量结果。近期开发的[[Cu/Ti超镜]]相比[[Ni(Mo)/Ti超镜]]具有极低[[饱和磁化强度]],可能成为替代方案。本文测试了两种镜面的性能:首先在[[SuperADAM中子反射仪]]上测量[[Ni(Mo)]]和[[Cu]]单层的四态[[极化中子反射率]](PNR)曲线,通过全[[极化分析]]显示两种材料的[[磁散射长度密度]](mSLD)存在差异,其中[[Cu]]的mSLD低于[[Ni(Mo)]];该结果在m=2的[[Ni(Mo)/Ti超镜]]和[[Cu/Ti超镜]]四态PNR曲线全[[极化分析]]中得到验证。其次利用[[Opaque Test Bench装置]]测量相同超镜反射后的[[退极化率]](D),在1σ置信水平下获得[[退极化率]]上限:D_Cu/Ti(4N5)<7.6×10^-5、D_Ni(Mo)/Ti<8.5×10^-5、D_Cu/Ti(2N6)<6.0×10^-5(其中(4N5)对应[[钛]]纯度99.995%,(2N6)对应99.6%)。统计[[不确定度分析]]表明三种超镜均适用于新一代[[β衰变实验]],且未发现[[退极化率]]与[[q值]]或样品所处[[磁化场]]的显著相关性。

2025年3月31日 (一) 05:26的版本

摘要

  • 原文标题:Comparison between neural network clustering, hierarchical clustering and k-means clustering: Applications using fluidic lenses
  • 中文标题:神经网络聚类、层次聚类与K均值聚类的比较:基于流体透镜的应用
  • 发布日期:2025-03-28 14:01:12+00:00
  • 作者:Graciana Puentes
  • 分类:physics.optics, cs.LG
  • 原文链接http://arxiv.org/abs/2503.22448v1

中文摘要:本研究对神经网络聚类(NNC)、层次聚类(HC)和K均值聚类(KMC)进行了比较,以评估这三种机器学习(ML)技术在将大型数据集组织成簇时的计算优势。针对NNC方法,我们对一组波前传感器重建数据(分解为15项泽尼克系数,用于表征流体透镜传输的相位前光学像差)应用了自组织映射(SOM)训练。通过分析SOM相邻权重距离、SOM样本命中、SOM权重位置和SOM权重平面,形成了对系统结构特性的可视化解释。在HC方法中,采用联合相异度-连接矩阵计算进行数据划分,该方法有效性通过较高的共表型相关系数值(c=0.9651)得以验证。通过设定0.8的不一致性截断值,最终确定7个簇作为系统分割的最大数量。此外,采用KMC方法建立聚类分割效率的量化指标,在K=5个非重叠簇的数据分割中获得了0.905的平均轮廓系数值。研究表明,HC的联合连接与相异度算法结合KMC形成的聚类方案,比单独使用NNC或HC评估更为可靠——后者若改变SOM尺寸或不一致性截断值可能导致全新的聚类构型。

摘要

  • 原文标题:Depolarization studies on low-depolarizing Cu/Ti and Ni(Mo)/Ti neutron supermirrors
  • 中文标题:低去极化Cu/Ti与Ni(Mo)/Ti中子超镜的去极化研究
  • 发布日期:2025-03-28 16:03:35+00:00
  • 作者:Jose Manuel Gómez-Guzmán, Karina Bernert, Anton Devishvili, Christine Klauser, Bastian Märkisch, Ulrich Schmidt, Torsten Soldner
  • 分类:physics.ins-det
  • 原文链接http://arxiv.org/abs/2503.22561v1

中文摘要中子超镜(SMs)是众多散射粒子物理实验的关键组件。由于Ni(Mo)/Ti超镜相较于Ni/Ti超镜具有更低的饱和磁化强度,迄今被广泛应用于极化中子束传输实验。然而,新一代β衰变实验要求超镜每次反射的退极化率低于10^-4才能达到目标精度,而Ni(Mo)/Ti超镜反射导致的极化中子束退极化尚未达到该精度量级的测量结果。近期开发的Cu/Ti超镜相比Ni(Mo)/Ti超镜具有极低饱和磁化强度,可能成为替代方案。本文测试了两种镜面的性能:首先在SuperADAM中子反射仪上测量Ni(Mo)Cu单层的四态极化中子反射率(PNR)曲线,通过全极化分析显示两种材料的磁散射长度密度(mSLD)存在差异,其中Cu的mSLD低于Ni(Mo);该结果在m=2的Ni(Mo)/Ti超镜Cu/Ti超镜四态PNR曲线全极化分析中得到验证。其次利用Opaque Test Bench装置测量相同超镜反射后的退极化率(D),在1σ置信水平下获得退极化率上限:D_Cu/Ti(4N5)<7.6×10^-5、D_Ni(Mo)/Ti<8.5×10^-5、D_Cu/Ti(2N6)<6.0×10^-5(其中(4N5)对应纯度99.995%,(2N6)对应99.6%)。统计不确定度分析表明三种超镜均适用于新一代β衰变实验,且未发现退极化率q值或样品所处磁化场的显著相关性。