Overview Statistic: PDF-Downloads (blue) and Frontdoor-Views (gray)
  • Treffer 7 von 12
Zurück zur Trefferliste

Impact Study of Numerical Discretization Accuracy on Parameter Reconstructions and Model Parameter Distributions

  • In optical nano metrology numerical models are used widely for parameter reconstructions. Using the Bayesian target vector optimization method we fit a finite element numerical model to a Grazing Incidence x-ray fluorescence data set in order to obtain the geometrical parameters of a nano structured line grating. Gaussian process, stochastic machine learning surrogate models, were trained during the reconstruction and afterwards sampled with a Markov chain Monte Carlo sampler to determine the distribution of the reconstructed model parameters. The numerical discretization parameters of the used finite element model impact the numerical discretization error of the forward model. We investigated the impact of the polynomial order of the finite element ansatz functions on the reconstructed parameters as well as on the model parameter distributions. We showed that such a convergence study allows to determine numerical parameters which allows for efficient and accurate reconstruction results.

Metadaten exportieren

Weitere Dienste

Teilen auf Twitter Suche bei Google Scholar Statistik - Anzahl der Zugriffe auf das Dokument
Metadaten
Verfasserangaben:Matthias Plock, Martin Hammerschmidt, Sven BurgerORCiD, Philipp-Immanuel Schneider, Christof Schütte
Dokumentart:Artikel
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Metrologia
Band:60
Erste Seite:054001
Jahr der Erstveröffentlichung:2023
ArXiv-Id:http://arxiv.org/abs/2305.02663
DOI:https://doi.org/10.1088/1681-7575/ace4cd
Accept ✔
Diese Webseite verwendet technisch erforderliche Session-Cookies. Durch die weitere Nutzung der Webseite stimmen Sie diesem zu. Unsere Datenschutzerklärung finden Sie hier.