分光スペクトルには測定対象に含まれる物質の情報が豊富に含まれていますが、それを正確に読みとくことは容易ではありません。とくに、試料中に多くの成分が含まれる混合物のスペクトルから、必要な情報を得ることは困難です。
本セミナーでは、コンピューターを用いたスペクトル解析の一つであるケモメトリックスについて解説します。セミナー当日は、ケモメトリックスの基礎について、必要最低限の数学も含め解説し、その後、応用例について紹介します。とくに、講演者が専門とする赤外分光法を例とし、赤外スペクトルのケモメトリックスによる解析によって、試料中に含まれる成分の定量や、その状態を調べた事例を紹介し、混合物を物理的に分離せずとも、「スペクトル情報のまま分離」できるという利点が理解できるように解説します。
- 分子スペクトルに含まれる情報 (赤外スペクトルを例に)
- 定性分析 : 何が含まれているか?
- 定量分析 : どのくらい含まれているか?
- 状態分析 : どういった状態か?
- ケモメトリックスの基礎
- スペクトルを多次元空間のベクトルとみなす
- 差スペクトル
- 線形代数のおさらい
- Lambert-Beer則の多成分系への拡張
- 主成分分析
- ケモメトリックスの応用例
- 溶液試料
- 薄膜試料
- ノイズの除去
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