粒子束实验数据分析装置
阅读说明：本技术 粒子束实验数据分析装置 (Particle beam experimental data analysis device ) 是由 浅原彰规 森田秀和 金泽拓也 小野宽太 矢野正雄 庄司哲也 于 2020-04-24 设计创作，主要内容包括：即使不存在充分地具有与散射体有关的前提知识的专家也能够进行分析作业,易于进行分析的自动化。本申请发明的优选的一侧面是基于散射图案算出表示试样的空间构造的空间参数分布的装置,该散射图案是向试样入射与试样相互作用的粒子束并检测出其散射的结果而得到的、试样的空间构造向波数空间的投影。在该装置中,具有相互作用估计部,其对于散射图案上的信号,建立对应并估计其在散射的过程中与试样的空间参数分布上的哪个点进行了相互作用。此外,具有参数分布算出部,其汇聚相互作用估计部的估计结果,算出适合于所汇聚的结果的试样的空间参数分布。此外,具有空间参数高精度化计算部,其交替地多次进行相互作用估计部的估计和参数分布算出部的计算,提高空间参数分布的估计精度。该装置是特征在于构成为以上那样的粒子束计测结果分析装置。(Even if there is no expert who has sufficient prerequisite knowledge about scatterers, analysis work can be performed, and automation of analysis is facilitated. A preferred aspect of the present invention is an apparatus for calculating a spatial parameter distribution indicating a spatial structure of a sample based on a scattering pattern obtained by detecting scattering of a particle beam that has interacted with the sample by incidence on the sample, and projecting the spatial structure of the sample in a wave number space. The apparatus includes an interaction estimating unit that associates signals on the scattering pattern with each other and estimates which point on the spatial parameter distribution of the sample has interacted with the signals during scattering. The device further includes a parameter distribution calculating unit that collects the estimation results of the interaction estimating unit and calculates a spatial parameter distribution of the sample suitable for the collected results. Further, the spatial parameter highly-accurate calculation unit is provided, which alternately performs the estimation by the interaction estimation unit and the calculation by the parameter distribution calculation unit a plurality of times, thereby improving the estimation accuracy of the spatial parameter distribution. The particle beam measurement result analysis device is characterized by being configured as described above.)
技术领域
本发明涉及用于对使用了粒子束的实验结果进行分析的技术。
背景技术
使用了粒子束的散射实验主要以材料科学领域为中心，被广泛用作观测物质的微小构造的方法。在此所说的粒子束是指，质子束(α射线)、电子束(β射线)、介子束、光子束(即电磁波、γ射线、X射线、可见光、红外线等)、中子束、中微子束等。将这些粒子束向金属等试样照射，通过化学的或者机械的检测器来计测被反射、透射、散射的粒子束等(还有时与所入射的粒子不同的粒子被输出)的输出，根据其强度(被计测的粒子数)的分布形状对试样的纳米规模的微小构造进行估计，这就是粒子束实验。另外，同样的计测也可以使用声波等的频率来计测，只要是作为粒子来处理的计测就能够执行。
在散射实验中向试样入射的粒子与试样内部的微小的构造物(以后，称为散射体)相互作用而被散射为止的过程，作为量子力学的波动函数的动态而被公式化。因此，散射后的粒子束的强度的分布能够作为依赖于散射角即波动函数的波数(频率的1/2π)的矢量的变化、和散射体的大小等空间构造的函数来计算。从而，利用该函数，根据散射粒子束的强度分布来重构散射体的信息，但逆函数不能公式化，不能简单地估算。因此，需要用于通过估计而解决该逆问题的解法。
作为类似的技术，从对同一对象进行了摄影的多个照片图像，估计更高分辨率的图像的超分辨率的技术是公知的。此外，还已知从各种各样的方向对对象进行摄影，从这些图像复原三维构造的断层扫描(tomograhy)的技术。这些在根据计测结果而得到对象的信息这点上与散射实验的逆估计的问题类似。但是这些是通过并用多个信息从而减少计测过程中的信号的劣化的技术，如散射实验那样将难以计测的微小构造经由复杂的过程投影到可观测的别的信息(即波数分布)并计测这样的实验，例如不需要多个信息等，其条件不同，不能应用该技术。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2017-116330号公报
非专利文献
非专利文献1：ISO 17867:2015“Particle size analysis-Small-angle X-rayscattering”
发明内容
发明要解决的课题
作为根据散射实验的结果而计算散射体的信息的方法，在非专利文献1中公开了基于蒙特卡罗法的方法。蒙特卡罗法是，一边随机地变更与空间构造有关的量一边计算散射图案(pattern)，对与计测结果的差变小的条件进行搜索的方法。在该方法中随机地变更参数，所以直至到达正确的结果为止计算时间花费很大，此外，因为是随机的，所以得到的结果也未必正确。
在专利文献1中，公开了通过函数拟合从二维的散射图案求得散射体的大小的分布的方法。在该方法中，将散射体的大小的分布表现为对单纯且易于计算的分布函数(基底函数)乘以系数并累加，求得系数，以使与计测结果的差变小。作为基底函数，使用在某特定的区间中成为1而在其以外成为0那样的矩形的函数的情况较多，此时的估计计算被称为间接傅里叶变换。其中在该方法中，有在散射体的大小的分布函数不能通过基底函数的累加而准确地表现时得不到恰当的结果这样的问题。还考虑使用更大量基底函数来表现散射体的大小的分布函数，例如在间接傅里叶变换的情况下缩小矩形函数的宽度的方法，但那样的话应决定的系数的数量也增加，导致无法决定。还有能够通过对系数给予某些约束来决定的方法，但该约束根据在分析时作为先验知识而得到的条件、例如散射体的大小的分布中被设想的平滑度等而随时决定。这样，基于充分具有与散射体有关的前提知识的专家的分析作业成为必须，难以进行该分析的自动化。
用于解决课题的手段
本申请发明的优选的一侧面是基于散射图案算出表示试样的空间构造的空间参数分布的装置，该散射图案是向试样入射与试样相互作用的粒子束并检测出其散射的结果而得到的、试样的空间构造向波数空间的投影。在该装置中，具有相互作用估计部，其对于散射图案上的信号，建立对应并估计其在散射的过程中与试样的空间参数分布上的哪个点进行了相互作用。此外，具有参数分布算出部，其汇聚相互作用估计部的估计结果，算出适合于所汇聚的结果的试样的空间参数分布。此外，具有空间参数高精度化计算部，其交替地多次进行相互作用估计部的估计和参数分布算出部的计算，提高空间参数分布的估计精度。该装置是特征在于构成为以上那样的粒子束计测结果分析装置。
本发明的优选的其他一侧面是一种由信息处理装置执行的粒子束计测结果分析方法。在该方法中，执行：第一步骤，根据从向试样入射粒子束而被观测到的散射粒子得到的实验数据，生成观测数据；第二步骤，使用观测数据和对散射粒子进行散射的粒径r被选择的概率即选择概率π，计算按每个粒径r的散射次数的期望值z；以及第三步骤，使用期望值z，计算选择概率π，反复进行第二步骤和第三步骤。
发明效果
即使充分地具有与散射体有关的前提知识的专家不存在，也能够进行分析作业，分析的自动化变得容易。
附图说明
图1是表示实施例1的结构概略的功能框图。
图2是表示实施例1的物理实现的结构的一例的硬件框图。
图3是表示粒子束的散射实验的一例的概念图。
图4是实施例1的粒子束实验数据的概念图。
图5是实施例1的处理流程图。
图6是表示实施例1的粒子束实验数据结构的一例的表图。
图7是表示实施例1的波数分布数据结构的一例的表图。
图8是表示实施例1的粒径分布数据结构的一例的表图。
图9是表示实施例1的散射次数期望值数据结构的一例的表图。
图10是实施例1的原理示意图(其1)。
图11是实施例1的原理示意图(其2)。
图12是实施例1的原理示意图(其3)。
图13是表示实施例1的显示画面的例的平面图。
图14是表示实施例2的结构概略的功能框图。
图15是实施例2的粒子束实验数据的概念图。
图16是实施例2的处理流程图。
图17是表示实施例2的波数分布数据结构的一例的表图。
图18是表示实施例2的粒径分布数据结构的一例的表图。
图19是表示实施例2的散射次数期望值数据结构的一例的表图。
图20是表示实施例2的显示画面的例的平面图。
具体实施方式
针对实施方式，使用附图详细地进行说明。其中，本发明并非限定于以下所示的实施方式的记载内容而被解释。在不从本发明的思想或者宗旨脱离的范围中，能变更其具体的结构，只要是本领域技术人员，就容易理解。
在以下说明的发明的结构中，有时对同一部分或者具有同样的功能的部分在不同的附图间公共使用同一标号，省略重复的说明。
在具有同一或者同样的功能的元素有多个的情况下，有时对同一标号赋予不同的下标而说明。其中，在不需要区分多个元素的情况下，有时省略下标而说明。
本说明书等中的“第一”、“第二”、“第三”等记载是为了识别结构元素而赋予的，并不一定限定数量、顺序、或其内容。此外，用于识别结构元素的序号对每个上下文使用，在一个上下文中使用的序号未必在其他上下文中必须表示同一结构。此外，由某序号识别的结构元素并非妨碍兼有由其他序号识别的结构元素的功能。
为了易于理解发明，在附图等中表示的各结构的位置、大小、形状、范围等有时不表示实际的位置、大小、形状、范围等。因此，本发明不一定限定于附图等所公开的位置、大小、形状、范围等。
在以下详细地说明的实施例的一个特征在于以下的点：针对向试样照射粒子束并对由于照射而散射的粒子数进行计数的实验装置，在使用粒子束将空间构造投影到波数空间并计测的实验中，归结于散射对象的选择概率的最大似然估计的问题而进行解决。
[实施例1]
图1中表示本发明的实施例1的结构例。本实施例的粒子束实验数据分析装置(100)具有：计数分布数据受理部(101)，获取作为粒子束实验的结果的粒子束实验数据(110)并加工；相互作用估计部(102)，基于被给予的参数对散射的过程中的相互作用的散射体的信息进行估计；参数分布算出部(103)，基于相互作用估计部(102)的结果而求得微小空间构造的参数；空间参数高精度化部(104)，交替调用相互作用估计部(102)和参数分布算出部(103)；以及微小空间分布数据输出部(105)，将所估计出的结果作为估计粒径分布(120)来输出。
图2中表示实施例1的物理实现的结构的一例。粒子束实验数据分析装置(100)具备具有运算性能的处理器(201)、作为能够快速地读写的易失性临时存储区域的动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory：DRAM)(202)、作为利用了硬盘驱动器(HardDisc Drive：HDD)或闪速存储器等的永久的存储区域的存储装置(203)、用于进行操作的鼠标或键盘、控制盘等输入装置(204)、用于使实验者观看其结果或实验的状况等的监视器等输出装置(205)、用于与外部进行通信的串行端口等接口(206)。
粒子束实验数据分析装置(100)能够使用一般的计算机来实现，能够作为计算机而由公知的硬件构成。作为图1所示的功能块的计数分布数据受理部(101)、相互作用估计部(102)、参数分布算出部(103)、空间参数高精度化部(104)、以及微小空间分布数据输出部(105)的各个能够通过处理器(201)执行在DRAM(202)或存储装置(203)中记录的程序，与其他硬件协作实现所决定的处理。有时将计算机所执行的程序、其功能、或者实现该功能的部件称为“功能”、“部件”、“部”、“单元”、“模块”等。
以上的图2的结构也可以由单体的计算机构成，或者任意的部分也可以由通过网络被连接的其他计算机构成。此外，在本实施例中，与由软件构成的功能同等的功能还能够由FPGA(现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array))、ASIC(专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit))等硬件来实现。
图3中表示在实施例1中设想的粒子束小角散射实验的概念图。在该图中，从粒子束发生源(301)发生的粒子束(302)被向试样(303)照射。其结果是，穿过了试样(303)的粒子束由以平面状的方式铺满粒子束探测器的板状的探测装置(304)而被探测。入射时的粒子束由于与试样的干扰而分散，在被探测时在探测装置(304)上生成圆状的散射图案(305)。在该散射图案(305)中包含该试样的微小构造所涉及的信息，对散射图案(305)施加处理从而能够对试样内的散射体的大小的分布(粒径分布等)进行估算。另外，在实施例1中作为粒子束而主要处理中子束，但针对被照射的粒子束，也可以是光子(γ线、X射线)、电子、质子等任意的粒子束，即使在如激光那样具有相位对齐等特殊的性质的情况下也是同样。另外，该实验是一例，只要是具有类似的原理的散射实验，就能够应用本发明。
图4中表示本装置所分析的粒子束实验数据(110)的概念图。图中以格子状的方式配置有矩形(401)，这些矩形意味着粒子束探测器，矩形内的数值意味着粒子的计数数量。粒子束探测器的结构也可以采用公知技术，例如将所入射的粒子作为电信号来检测。探测到散射结果的数据成为该格子状的圆(402)，具有该圆的中心(403)附近计数数量多，越远离越变低的倾向。该数据被表现为一种图像，所以还有时将计数数量比作图像，也称为亮度值。
图5中在(501)～(507)中概略地表示实施例1的动作流程。首先，在最初的处理(501)中，若向粒子束实验数据分析装置(100)输入粒子束实验数据(110)，首先，计数分布数据受理部(101)将其变换为波数分布，转交给空间参数高精度化部(104)。
图6中表示该粒子束实验数据(110)的数据结构(600)的例。粒子束实验数据(110)是具有为了识别实验而被预先赋予的规定的实验ID(601)、与矩形(401)对应的规定的识别号即检测器ID(603)、该检测器检测到粒子束的次数即计数数量(604)的数据。对于一个实验ID(601)，具有检测器的数量个数据结构(600)。
波数q是将粒子的振动数除以2π后的值，基于与各检测器的粒子束的中心(图4的(403))的距离对应于粒子的波数，能够以公知的计算方法求得波数q。此时，既可以仅处理沿着穿过粒子束的中心(图4的(403))的某特定的截面的波数，或者若显然试样没有各向异性，则也可以使用以粒子束的中心(图4的(403))为中心的圆周的一周的积分值来提高精度。该积分通过简单地加上与波数对应的检测器的计数数量就能够执行。在本实施例1中采用了该方法。
此外，也可以使用公知的多项式插值对检测器的计数数量的分布的近似式进行估计，通过公知的重新采样(将在某标本点序列中被采样的信号变换为在别的标本点序列中被采样的信号)的方法进行校正以使波数成为一定间隔。这样，具有若获取散射图案则进行重新采样，变换为按每个规定的波数的粒子束探测事件数的功能，相互作用估计部(102)基于重新采样的结果而估计相互作用从而能够期待精度提高。
图7中表示处理(501)的计算结果的数据结构(700)的例。波数分布的数据是包含作为实验ID(601)的复制的实验ID(701)、在上述中被计算的波数(702)、和与该波数对应的计数值(703)的数据。另外，在实施例1中处理(501)由粒子束实验数据分析装置(100)执行，但也可以获取与数据结构(700)对应的数据作为预先执行了同等的处理的结果。
通常对于一个实验ID(701)，具有检测器的数量个数据结构(700)。在试样具有各向同性的情况下，能够减少数据结构(700)的数量。在本实施例1中，将粒子束实验数据(110)在圆周方向上积分而制成了波数分布，因此数据结构(700)的数量成为对应于与粒子束的中心(图4的(403))的距离的数量。此外，通过进行重新采样，能够重构为任意的数量的数据结构(700)。
接着，在处理(502)中，空间参数高精度化部(104)将数据初始化。图8以及图9中表示所使用的数据的构造。
图8是粒径选择概率的数据结构(800)的例。该数据是具有作为实验ID(601)的复制的实验ID(801)、成为粒径的分布估计的对象的规定的粒径值(802)、其选择概率π(803)的数据。其中选择概率π(803)在初始状态下既可以随机地决定，也可以设为一致的值，但由于是概率，需要设为若针对全部π取和则成为1的非负的值。对于一个实验ID(801)，具备具有预先决定的间隔的粒径值的数量个数据结构(800)。
图9中表示散射次数的期望值的数据结构(900)的例。散射次数的期望值的数据具有作为实验ID(601)的复制的实验ID(901)、作为粒径值(802)的复制的粒径(902)、其粒子半径中的散射次数的期望值z(903)。散射次数的期望值z(903)在其后的处理中被代入，所以也可以储存随机的值或者常数等任意值作为初始值。对于一个实验ID(901)，具有粒径值的数量个数据结构(900)。
接着，空间参数高精度化部(104)首先执行使相互作用估计部(102)估计散射次数的期望值z(903)的处理(503)，接着，使得执行使参数分布算出部(103)计算选择概率π(803)的处理(504)。
空间参数高精度化部(104)计算通过该两个处理被更新的选择概率π(803)的变化量，判定是否满足本处理结束的条件(506)。就该变化量的计算而言，求得上次的选择概率π(803)和当前的选择概率π(803)的变化率而判定。该判定是能够正确地判断变化的方法即可，例如，能够使用求得各粒径的选择概率之差的平方和，除以各粒径的选择概率的平均的方法。另外，该结束条件的判定只要能够判断充分的收敛性即可，例如，也可以是通过次数来判定是否被反复执行了充分的次数这样的方法。
在以往方法中通过尝试选择概率π和粒径r的全部组合而发现与波数q匹配的图案(pattern)从而估计π和r，但在本实施例中在使用被决定性计算的概率P(q)来估计π和r的点上有特征。针对该计算的原理，使用图10、图11、图12进行说明。
图10示意性地表示散射实验的过程。从粒子束源(1001)被射出的粒子选择试样所具有的粒子半径分布(1002)之中的一个而散射，在波数分布(1003)上的一个中被检测。图中的箭头(1004、1005)表示一个粒子的路径，首先，粒径rn作为散射对象而被选择(1004)，接着，波数分布上的波数qi被选择(1005)。在此粒径rn被选择的概率相当于选择概率π(803)。此外，已知若将以粒径rn散射的粒子选择波数qi的概率写为P(qi|rn)，则其与式1所示的I(r，q)成比例。
(式1)
[数1]
式1
以某波数q被探测的粒子是具有以各粒径rn被散射的相同的波数的粒子的合计。q的能够观测的范围是有限的，但通过除以观测范围内的积分值(或者和)从而能够作为在“q的能够观测的范围中粒子被散射”这样的条件下的条件概率值而描述P(qi|rn)。该P(qi|rn)能够视为以贝叶斯统计中的rn为先验条件的后验概率。在该前提下，粒子以某波数qi被探测的概率P(qi)能够设为针对全部粒径的和而求得。
图11将其示意性地表示。针对对于从粒子束源(1001)可取的全部粒径的组合(1101)，若乘以其选择概率πi并累加，则能够如式(1102)那样计算波数qi的选择概率P(qi)。图12表示在该式(1102)的前提之下，根据在实验中得到的波数分布(1003)而求得选择概率π(803)的过程。
如图12所示，在粒子以某波数qi被探测到时，该粒子以哪个粒径被散射的概率分布在贝叶斯统计的记法中被描述为P(rn|qi)，但通过对其应用公知的贝叶斯定理，能够变形为使用了P(qi|rn)的式(1201)。该式之中，P(rn)相当于选择概率π(803)，波数qi的选择概率P(qi)能够以上述的式(1102)计算。因此，以某波数qi被探测到的粒子以粒径rn散射的概率成为式2的zin。
(式2)
[数2]
式2
若对该zin，乘以对应的计数数量(1202)(对应于图7的计数值(703))，则其成为得到粒子束实验数据(110)时的按每个粒径的散射次数的期望值。能够将其设为图9的散射次数期望值z(903)。相互作用估计部(102)的处理(503)对应于该处理，作为结果而得到散射次数的期望值的数据z(数据结构(900))。由于能够容易地推测该散射次数的期望值与选择概率π(803)成比例，所以标准化为若取和则成为1即可，能够以式3所示的式来更新选择概率π(803)。该动作过程对应于对参数分布算出部(103)的选择概率π(803)进行计算的处理(505)。
(式3)
[数3]
式3
在该过程中，为了在相互作用估计部(102)中求得散射次数的期望值z(903)而选择概率π(803)被使用，此外，为了在参数分布算出部(103)中求得选择概率π(803)而散射次数的期望值z(903)被使用，二者必须匹配，期待通过交替地反复运算而收敛，从而没有矛盾。从而，若发现π或者z收敛的值，则该值反映出试样的状态。
图13中表示该粒子束实验数据分析装置(100)的输入输出的画面的例。在该例中，具备若输入粒子束实验数据(110)则提示从其得到的波数分布数据(图7)的画面(1301)、和提示使用该信息被估计的粒径数据的画面(1302)，能够入手分析的结果。
提示波数分布数据的画面(1301)在横轴显示波数(或者与粒子束的中心(403)的距离)的对数，在纵轴显示计数数量累计的对数。提示粒径数据的画面(1302)显示基于微小空间分布数据输出部(105)的处理(507)的结果，在横轴表示粒径(nm)，在纵轴表示以该粒径进行散射的相对频度(对应于构成试样的粒径分布)。另外，这是一例，还能够附加不经由画面等而从实验机器直接输入的架构，或将粒径的数据发送给其他分析装置。
通过以上的实施例，在分析中不需要特别的知识，仅通过简单地投入数据就能够计算粒径，与散射实验数据的分析有关的便利性提高。
另外，本实施例易于活用于除粒子束以外还将超声波向计测对象入射而对其回声进行频率分析的无损检查、或基于地震的频率分析得到的震源估计等计测对象难以直接计测但作为频率的信号能够计测那样的情况下的需要逆估计分析的情况。
[实施例2]
图14中表示实施例2的结构的一例。实施例2是设想了粒子束实验数据分析装置(100)所获取的粒子束实验数据(110)为各向异性，即根据朝向而具有不同的粒径分布的装置。
图15中表示具有各向异性的粒子束实验数据(110)的概念图。在实施例1中，以试样的各向同性为前提而将粒子束实验数据(110)在圆周方向上积分而制成了波数分布。但是，在实施例2中，如图15(401)、(402)、(403)所示，将其以多个角度求得，估计按每个角度的粒径分布。微小空间分布数据插值部(1405)对其进行整合而构成二维构造从而还能够应对于具有各向异性的试样。
图16中概略性地表示实施例2的动作流程。与该流程的实施例1的差异的点是，各处理成为按每个偏角进行的计算。在最初的处理(1601)中，由计数分布数据受理部(101)变换为按每个偏角的波数分布，转交给空间参数高精度化部(104)。
图17中表示处理(1601)的计算结果的数据结构(1700)的例。与实施例1的差异的点是，由于处理(1601)的计算按每个偏角进行，作为其结果的该数据中也包含偏角(1701)。接着，空间参数高精度化部(104)将数据初始化(1602)。
图18以及图19中表示所使用的数据结构(1700)(1800)。针对这些，与实施例1的差异的点是包含偏角(1801)(1901)。这些数据的数量成为实施例1的数据数×偏角的数量。
空间参数高精度化部(104)按每个偏角，执行使相互作用估计部(102)估计散射次数的期望值z(903)的处理(1603)，接着，使得执行使参数分布算出部(103)计算选择概率π(803)的处理(1604)。空间参数高精度化部(104)计算通过该两个处理被更新的选择概率π(803)的变化量，判定是否满足本处理结束的条件(506)。该变化量的计算也与实施例1同样，但需要汇聚按每个偏角的计算，例如能够针对全部偏角求得变化率的平均。另外，该结束条件的判定也可以按每个偏角进行，充分收敛的偏角也可以省略以后的计算等。
在该收敛完成后，微小空间分布数据插值部(1405)基于按每个偏角的参数π，重新采样二维平面上的π的分布(1606)。该处理只要是能够对曲面进行插值的方法，也可以是任意的方法，例如能够使用公知的样条近似法。或者，通过采取在使用公知的非线性回归分析求得π的函数π＝f(x，y)后重新采样的方法，能够进行更高精度的分布计算。
微小空间分布数据输出部(105)输出微小空间分布数据插值部(1405)所进行的插值处理的结果(1607)。
图20中表示该显示的例。估计的结果是二维空间，所以粒径分布也在平面上根据其频度进行颜色区分而被显示(2001)。利用者基于其结果来确认计测的妥当性，能够根据需要执行进一步的详细的分析。通过该实施例2，对具有各向异性的试样也能够恰当地进行分析。
如在以上详细说明的那样，以往纳米规模的粒子的尺寸由于不能直接计测，所以通过散射实验投影到波数空间而被计测，但该进程由于量子波动性而是复杂的，难以进行从波数空间的逆运算。但是，若使用在实施例中说明的技术，能够使粒子被散射的过程归结为各粒子选择散射对象这样的概率过程，通过反复进行散射对象的期望值计算和散射对象的选择概率参数的优化，能够求得成为最大似然的散射对象的选择概率参数，将其作为粒子的尺寸的分布而输出。由此，在基于散射实验的试样的微小空间构造的估算中，没有参数的恣意性，能够客观地决定，能够期待快速且精度高地估计空间构造的分布。
工业上的可利用性
为了分析利用了粒子束的实验结果而能够利用。
标号说明
100 粒子束实验数据分析装置
102 相互作用估计部
103 参数分布算出部
104 空间参数高精度化部
110 粒子束实验数据
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