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見えない位相を取り戻せ！スパースモデリングで挑むX線磁気イメージング
見えない「位相」をどう取り戻すのか？
本動画では、コヒーレントX線回折イメージング（CDI）における位相問題と、それをスパースモデリングで乗り越える新しいアプローチについて、個人的な思考整理・理解のためのメモとしてまとめています。
磁気スキルミオンや強磁性ドメインのようなナノスケールの磁気構造を、レンズを使わずにどう再構成するのか。従来のER法・HIO法の限界、SpPRAやTV-L2アルゴリズムの考え方、ノイズや欠損データに対する強さなどを、できるだけ気軽に追える形で紹介します。
なお、本動画の内容は NotebookLM を用いて作成しているため、発音や説明内容に誤り・不正確な点が含まれる可能性があります。正確な情報や詳しい解説、参考資料については、あわせて公開している note.com の記事をご確認ください。
https://note.com/science_totoron/n/n83139754a4c4
補足、訂正、関連情報などがあれば、ぜひコメント欄で教えてください。専門的なご指摘はもちろん、「ここが分かりにくい」「こういう例えの方がよい」などのコメントも歓迎です。
また、このような解説動画の作成・継続は、皆さまからのギフトによって支えられています。気軽にご視聴・コメント参加いただければうれしいです。
見えないものを見る：コヒーレントX線回折イメージング（CDI）とAIが拓く新しい顕微鏡法【タイコグラフィ／放射光／XFEL】
この動画では、コヒーレントX線回折イメージング（CDI）と位相回復、AI・機械学習を活用した新しい顕微鏡法について、個人的な思考整理・理解のためのメモとしてまとめています。
X線では高性能なレンズを作ることが難しいため、CDIではレンズを使わず、回折パターンから対象の構造を計算で復元します。その中心にあるのが「位相問題」です。動画では、失われた位相情報をどのように推定するのか、従来の反復計算や、近年注目されるAI／機械学習によるアプローチを紹介しています。
また、タイコグラフィのように試料を少しずつ動かして観察する手法や、SPring-8・SACLAなどの放射光・XFELが拓くナノスケール観察の可能性についても触れています。
なお、本動画は NotebookLM を使用して作成しているため、発音や表現、内容の一部に誤りが含まれる可能
性があります。正確な情報や詳しい解説、参考資料については、以下の note.com 記事をご確認ください。
https://note.com/science_totoron/n/ncba0b4f03b77
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