Neural Network Laplace方程式の補完
前のやつから一週間。別に遊んでたわけではない。実験装置の改良で、材料買いにコーナンへチャリで行ったり、工場で川崎さんや射場さんに無理言って加工手伝ってもらったりしてた。後は接着剤が乾くのに10日かかる。結構良いできで楽しみ。
で、今回暇を見つけて作ったプログラムは、過誤ベクトルの除去を目的に作った。図のように相関係数を使っても、種々の要因(粒子の消滅、探査窓の大きさが小さい,etc)で目で見て変なベクトルがでる。”変な”をどう認識するのか？仮定として”ベクトルが真なら、周りのベクトルと似る。”を導入する。これを規範にNeural Networkの理論に適応し計算する。
過誤ベクトルを含む流れ場
Neural Network Laplace方程式の補完
左がNeural Networkを使った結果。赤いところがNetworkが生きてるところ、青が死んでるところ。こんど、またNeural Networkは詳しく書きます。勉強中なもんで。で、右がLaplace方程式で線形補完したやつ。端が直ってないのは、場合分けで作ってないから。Laplace方程式は単なる一個のベクトル（青のところ）周りにある8個のベクトルで平均取って、青のとこのベクトルにしているだけ。繰り返し計算して青の所にベクトル作った。まぁ、次のステップは補完したベクトルは何の物理的意味はないので、連続の式を満たすようにベクトル場を置き換えるようなのを作る。全部上のアイデアは誰かの借り物。なんかむかつく。