[3N10-16] 核データ評価・検証

[3N11] 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（Ⅱ）

*渡辺 証斗¹、湊 太志²、木村 真明³、岩本 信之⁴、吉田 聡太⁵ (1. 北大、2. 九大、3. 理研、4. JAEA、5. 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

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。