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加速器・ビーム物理の機械学習ワークショップ2025

8–9 Dec 2025
Tokai Mirai Base
Asia/Tokyo timezone

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Session

Session G

9 Dec 2025, 10:50
3F (Tokai Mirai Base)

3F

Tokai Mirai Base

〒319-1118 茨城県那珂郡東海村舟石川駅東３丁目７−２５

Conveners

Session G

  • Kazami Yamamoto

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  1. 19. SACLA/SPring-8 におけるベイズ最適化の効率化, 高度化の試み
    Eito Iwai
    09/12/2025, 10:50

    SACLA/SPring-8 で開発, 導入している Gayssian Process based Bayesian Optimizer の効率化, 高度化に向けた取り組みについて紹介する。効率化について、調整開始直後に適当に何点かデータを取ってから最初のモデルを構築するが、現状はパラメータ各軸方向の２点と初期値の 2N+1 (N: パラメータ数) を取得している。これを超球に内接する正単体(N+1)と初期値の N+2 点にすることで、大きなNについて約半数の点数で最初のモデル化ができるようにすることを検討している。また、初期サンプルに各パラメータ軸上成分だけでなく、クロスタームの情報も取り込まれることによる効率化にも期待している。高度化については、Trust region BO, Time-varying BO, Constrained BO...

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  2. 20. データ駆動科学と推定の不定性評価
    Yoh-ichi Mototake
    09/12/2025, 11:15

    データ駆動科学において、物理パラメータやモデルをデータから推定した際の不定性を評価することは重要であり、また時に有用である。本講演では、ベイズモデリング、physics informed machine learningといったモデル化枠組みにおける不定性の評価方法と活用方法について紹介する。

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  3. 21. Closing Remarks
    09/12/2025, 12:00
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