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公開番号2025027502
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-28
出願番号2023132273
出願日2023-08-15
発明の名称演算プログラム、演算方法、および情報処理装置
出願人富士通株式会社
代理人個人
主分類G16C 60/00 20190101AFI20250220BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】精度の高い結果を得ることができる演算プログラム、演算方法、および情報処理装置を提供する。
【解決手段】演算プログラムは、コンピュータに、2次元データとして表される複数の分析データの行列の各要素を抽出して第1ベクトルを生成し、前記第1ベクトルの当該各要素について規格化することで第1規格化ベクトルを作成し、前記複数の分析データに対応する特性データの行列の各要素を抽出して第2ベクトルを生成し、前記第2ベクトルの当該各要素について規格化することで第2規格化ベクトルを作成し、前記第1規格化ベクトルと前記第2規格化ベクトルとの類似度に応じて、前記第1ベクトルに含まれる要素と前記第2ベクトルに含まれる要素との対応関係を特定する、処理を実行させる。
【選択図】図9

特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータに、
２次元データとして表される複数の分析データの行列の各要素を抽出して第１ベクトルを生成し、
前記第１ベクトルの当該各要素について規格化することで第１規格化ベクトルを作成し、
前記複数の分析データに対応する特性データの行列の各要素を抽出して第２ベクトルを生成し、
前記第２ベクトルの当該各要素について規格化することで第２規格化ベクトルを作成し、
前記第１規格化ベクトルと前記第２規格化ベクトルとの類似度に応じて、前記第１ベクトルに含まれる要素と前記第２ベクトルに含まれる要素との対応関係を特定する、処理を実行させることを特徴とする演算プログラム。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記第１ベクトルおよび前記第２ベクトルを規格化する際に、ノルムによって規格化することを特徴とする請求項１に記載の演算プログラム。
【請求項３】
前記複数の分析データの行列として、前記複数の分析データにおいてパラメータを横軸とした場合に縦軸座標を抽出し、
前記第１規格化ベクトルと前記第２規格化ベクトルとの類似度としてコサイン類似度を算出し、
前記第１規格化ベクトルの中から前記コサイン類似度が１に最も近いベクトルと、－１に最も近いベクトルとを抽出し、前記複数の分析データの横軸座標のうち、抽出された各ベクトルを与える座標を特定する、ことを特徴とする請求項１に記載の演算プログラム。
【請求項４】
前記分析データは、スペクトルデータまたは画像データであることを特徴とする請求項１に記載の演算プログラム。
【請求項５】
コンピュータが、
２次元データとして表される複数の分析データの行列の各要素を抽出して第１ベクトルを生成し、
前記第１ベクトルの当該各要素について規格化することで第１規格化ベクトルを作成し、
前記複数の分析データに対応する特性データの行列の各要素を抽出して第２ベクトルを生成し、
前記第２ベクトルの当該各要素について規格化することで第２規格化ベクトルを作成し、
前記第１規格化ベクトルと前記第２規格化ベクトルとの類似度に応じて、前記第１ベクトルに含まれる要素と前記第２ベクトルに含まれる要素との対応関係を特定する、処理を実行することを特徴とする演算方法。
【請求項６】
２次元データとして表される複数の分析データの行列の各要素を抽出して第１ベクトルを生成し、前記複数の分析データに対応する特性データの行列の各要素を抽出して第２ベクトルを生成するベクトル作成部と、
前記第１ベクトルの当該各要素について規格化することで第１規格化ベクトルを作成し、前記第２ベクトルの当該各要素について規格化することで第２規格化ベクトルを作成する規格化部と、
前記第１規格化ベクトルと前記第２規格化ベクトルとの類似度に応じて、前記第１ベクトルに含まれる要素と前記第２ベクトルに含まれる要素との対応関係を特定する特定部と、を備える特徴とする情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本件は、演算プログラム、演算方法、および情報処理装置に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
分析対象物質を分析することによって得られる分析データについて解析する技術が開示されている（例えば、特許文献１～３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００５－０１０９３１号公報
特開２００７－１６４７７２号公報
特開２０１８－１１９８９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
得られた分析データと、物性などを含む特性データとを関連付け、所望の物性・機能を発現する材料組成、物質構造、化学状態などを予測することが求められている。そこで、数理・統計科学を活用した手法が提案されている。主として用いられる数理・統計科学手法は、回帰分析である。しかしながら、回帰分析では、適切なハイパーパラメータλを選ぶと言う煩雑な処理過程があるにもかかわらず、得られる結果には不正確な結果も含まれる。
【０００５】
１つの側面では、本件は、精度の高い結果を得ることができる演算プログラム、演算方法、および情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの態様では、演算プログラムは、コンピュータに、２次元データとして表される複数の分析データの行列の各要素を抽出して第１ベクトルを生成し、前記第１ベクトルの当該各要素について規格化することで第１規格化ベクトルを作成し、前記複数の分析データに対応する特性データの行列の各要素を抽出して第２ベクトルを生成し、前記第２ベクトルの当該各要素について規格化することで第２規格化ベクトルを作成し、前記第１規格化ベクトルと前記第２規格化ベクトルとの類似度に応じて、前記第１ベクトルに含まれる要素と前記第２ベクトルに含まれる要素との対応関係を特定する、処理を実行させる。
【発明の効果】
【０００７】
精度の高い結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
Ｘ線回折スペクトルを例示する図である。
設定された目的変数および説明変数を例示する図である。
解析結果を例示する図である。
回帰係数の変化の結果を例示する図である。
図４で示された結果が正しいか否かを調べた図である。
（ａ）は情報処理装置の全体構成を例示する機能ブロック図であり、（ｂ）は情報処理装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。
情報処理装置の動作の一例を表すフローチャートである。
情報処理装置の動作の一例を表すフローチャートである。
情報処理装置の動作の一例を表すフローチャートである。
計算結果を例示する図である。
計算結果を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
新たな物性や機能を有する新材料や新物質の開発、あるいは既存材料や既存物質の物性や機能の改善のために、当該材料や当該物質の物理分析や化学分析が行われる。この物理・化学分析では、質量分析であれば質量電荷比（ｍ／ｚ）、赤外分光分析であれば波数（１／ｃｍ）、Ｘ線回折分析であれば回折角度（２θ）をパラメータとする。分析によって得られた分析データは、パラメータを横軸とし、変化させたパラメータについて、それぞれの検出器によって得られた縦軸の信号強度（検出信号値）を記録したスペクトルといった２次元データとして得られる。あるいは、電子顕微鏡観察であれば、電子線の走査位置をパラメータとして、変化させたパラメータについて、付随する検出器によって得られた濃淡を検出信号値として記録した画像といった２次元データとして得られる。
【００１０】
これらの分析データと、物性などを含む特性データとを関連付け、所望の物性・機能を発現する材料組成、物質構造、化学状態などを予測する。この関連付けでは、２次元データのどの部分が特性と密接に関係しているかを探り出すことが極めて重要である。例えば、その関連付けは、物理原理や化学原理に立脚した仮設の構築と検証とを繰り返すことによりなされ、高度な専門性と豊富な経験を必要とし、その上、多大な時間を要することも稀ではなかった。
（【００１１】以降は省略されています）

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