reflectometry

新框架整合X射线和中子散射数据用于材料科学

研究人员开发了一个新的模块化框架，用于分析来自多种科学测量（特别是X射线和中子散射实验）的数据。该框架基于先验摊销流匹配，解决了将不同数据类型整合到机器学习模型中的挑战。通过为每种测量类型训练单独的模型并在分析期间将它们组合起来，该系统避免了广泛联合再训练的需要，从而可以重用预训练模型。这种方法已通过各种反射测量技术得到验证，在材料科学和物理学中为不确定性感知反演和协同精炼显示出潜力。