[3N10-16] Nuclear Data Evaluation and Validation

[3N11] Prediction of optimum potential for nucleon-nucleus scattering using machine learning (II)

*Shoto Watanabe¹, Futoshi Minato², Masaaki Kimura³, Nobuyuki Iwamoto⁴, Sota Yoshida⁵ (1. Hokkaido Univ., 2. Kyushu Univ., 3. RIKEN, 4. JAEA, 5. Utsunomiya Univ.)

Keywords:Gaussian process regression, Optical model parameters, Channel Coupled Optical Model, Elastic scattering angular distribution, Parameter uncertainty

前回の発表に続き、核子-原子核散乱に対する光学ポテンシャルパラメータの推定に機械学習を適用した。
今回は、訓練データの数や組み合わせの違いによる内挿精度の依存性を調べたので、その結果を報告する。