| 講演要旨(和文) | | ミュオグラフィは素粒子ミュオンの強度を測定することにより，物体内部の密度分布を推定する方法である。検出器の小型化により地下への適用が可能になったが，ミュオグラフィの空間・時間・密度分解能の定量的相互関係はわかっていない。また、地下における検出器の数は限られており，観測データ数には限りがあるので，異常検出の際には従来の平滑化方法よりもスパースモデリングの方がより明瞭にアノマリを検出できる可能性がある。本稿の目的は、解像度の相互関係を評価し、異常検出におけるスパースモデリングの適用性を調べることである。前者については、2次元密度モデルで数値計算を行うことにより、空間・時間・密度分解能に関連する相互関係を定量的に評価することができた。後者については、スパースモデリングと従来の平滑化手法の結果が一致しており、別の密度モデルに適用して両者の違いについて更なる検討が必要である。 |
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| | 講演要旨(英文) | | Muography is a method of estimating the density distribution inside an object by measuring the intensity of elementary particle muons. Although it is applied to underground due to the miniaturization of detectors, the interrelationship among space, time, and density resolution is unknown. Also, the number of data is small because of limited number of detectors, so sparse modeling may be better option than conventional smoothing methods for anomaly detection. The purpose of this paper is to evaluate the interrelationship of resolution and examine the applicability of sparse modeling in anomaly detection. For the former, we were able to quantitatively evaluate the interrelationships related to space, time, and density resolution by performing numerical calculations on the two-dimensional density model. In the latter case, the results of sparse modeling and the conventional smoothing method are in agreement, so it is necessary to apply it to another density model to find out difference between them. |
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