マツダ技報2025

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）。θは3θμσ2（）θはの）1θ))3PE――yNiiEPi;1）（2（）3）（)マツダ技報No.41（2025）　　　 　　 （を導出する（対して有効なベイズ推定（）法）。（緩和してチャージアップを抑制した手法を構築したAr 1000Pa2)](1[1Fig. 8Overview of Analysis for Cathode Surface by XPS Fig. 9XPS and HAXPES Spectrum of Ni2p3/2 for 　また，本装置はガス導入機構を備え，検出器の差動排気機構により測定チャンバーを準大気圧雰囲気に保つことができる。これらを活用し，試料から放出される電子がガス分子に散乱されることで測定部周囲の電場変動を今回の雰囲気条件は1HAXPES化学状態推定技術　正極表面を構成する各元素の化学状態を評価するためHAXPESに，得られた分の比率を評価した。HAXPESスペクトル例を示す。Fig. 10Fitting Example and Fitting Parameter4,54,5(Ek: kinetic energy)and HAXPESCathodeとした。スペクトルをピーク分離し，各成Fig. 10に正極由来のShirley法を，フィッを無作為）が最も大きく（式Nはデータ点数，σ　今回バックグラウンド処理にはティング関数として擬似ングパラメーター分離手法として使われる非線形最小二乗法では実測値とフィッティング関数の残差二乗和が最小となるパラメーター　しかし，正極由来の光電子シグナルは表面に存在する被膜により減衰し，ノイズの影響を強く受ける。そのため推定精度の悪化及び最適解とは異なる局所解に陥りやすいという弱点がある。解決に向けて，パラメーターごとの推定精度を可視化することに加え，解析時のパラメーター初期値やスペクトルのノイズに対してロバストな手法の構築に取り組んだ。　まずパラメーターごとの推定精度は，結果が存在する場合に，結果をもたらした原因の確率を求める逆問題に）推定の概要をFig. 11　このベイズ推定の数値計算にマルコフ連鎖モンテカルMCMCロ（に変化させ，事後確率密度なるパラメーターノイズの標準偏差，Ni2p3/2の平均二乗誤差（式定したパラメーター範囲内では一様分布することとした（式）。()P()94関数を使用し，フィッティVoigtを示す。一般的なピークTable 2Table 2Fitting ParameterA [a.u.]peak amplitude [eV]peak center position [eV]full width at half maximumを用いて評価した。ベイズFig. 11に示す。Overview of Bayesian Estimationを用いて，パラメーター|D)p(θを探索した。E(θ2はデータとフィッティング関数P(θ），は事前確率分布を示し，設)(|pD|)(PD()PD()N212Nexp()()(fx,minmaxmaxminmax0min(