[2N07-10] 核データ評価・処理・検証

[2N07] 機械学習を用いた核子－原子核散乱に対する最適なポテンシャルの予測

*渡辺 証斗¹、湊 太志²、木村 真明¹、岩本 信之^2,1、吉田 聡太³ (1. 北大、2. JAEA、3. 宇都宮大)

キーワード：ガウス過程回帰、光学模型パラメータ、チャネル結合光学模型、弾性散乱角度分布、パラメータ不確かさ

ガウス過程回帰分析を用いて、任意の入射エネルギーにおける核子-原子核散乱の実験データをよく再現する光学ポテンシャルの予測を試みた。前回発表時の手法を用いて得られた各エネルギーにおける光学ポテンシャルのパラメータの最適値を用い、ガウス過程回帰分析によって任意のエネルギーにおけるパラメータの最適値を推定した結果を報告する。