Jun, 2023
基于机器学习的超快自旋动力学实验设计及参数估计
Machine learning enabled experimental design and parameter estimation for ultrafast spin dynamics
Zhantao Chen, Cheng Peng, Alexander N. Petsch, Sathya R. Chitturi, Alana Okullo...
TL;DR该研究介绍了一种将机器学习与贝叶斯最优实验设计相结合的方法,可以在有限的实验时间内更精确地预测模型参数,从而指导光子波动光谱的实验并取得更多的信息,同时可以采用其他实验方法用于数据收集和加快科学发现。