レーザの強度分布はガウス分布になると思うんですが,ガウス分布になることの問題点を具体的に教えてください.
強度分布が一定でないという点が問題点だと思うんですが,そうするとどのようなところで問題が生じるのでしょうか…

またそれを改善するために,どのような方法があるのでしょうか??

A 回答 (4件)

素人と書かれていましたが、ホモジナイザまでご存知なら、前提が全く異なりますね。

それなりに専門知識がある方へ素人向けの下手な答えをするとばっさりやられるところでしたね。危ない危ない。
私の知っている範囲では、加工に使うパワーレーザー(加工対象によって、波長もレーザー種類もさまざまですが)で、きれいなガウス分布を持つものはむしろ少ないと思います。加工の都合で、平坦な特性を求めるとしても、適切なホモジナイザがなかなか得られないし、物によっては干渉によるスペックルが解決できない事があります。ホモジナイザーが無理なら、パターンの中の平坦に近い(用途に対して許容範囲の)部分だけを使うという手もあります。
要は、ガウス分布が問題というより、分布が均一でないレーザーの分布を平坦に近づけるのが簡単では無いということです。これだけでも専門家がたくさん出来る分野ですので、これ以上はご自分で調べてください。
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この回答へのお礼

了解しました.
ありがとうございました.

お礼日時:2009/05/20 14:22

>では,どのような用途の場合,ガウス分布は問題になるのでしょうか??


レーザーと一口に言っても、通信用、計測用、加工用などさまざまな用途があり、それぞれ、異なるタイプのレーザーが使われます。
加工用でも、穴あけ、切断などの比較的単純な加工から半導体などの精密パターン加工など、非常に多様です。
これらを全く考慮せずに、「どのような用途の場合」といっても、質問になっていませんね。
「ガウス分布では困る用途」 としか言いようがありませんが、あえて言えば「平坦なエネルギー密度を要求される用途」と」言うことでしょうか。
改善点は「エネルギー密度を平坦にする」という、馬鹿みたいな答えになります。
質問をするなら、どういう意味で質問をしているのか、背景くらいは明確にするのが礼儀ではありませんか?

この回答への補足

レーザ加工の穴あけにおいて,ガウス分布では強度分布が不均一になることから,一定にするため回折型ビームホモジナイザなどを用いるということは知っていたのですが,他に全てのレーザにおいて,ガウス分布であることが問題になるのはどのような場合か,また,それをどのような手段で解決しているかの例について知りたいのです.
要するに,ずっと言ってることですが,ガウス分布になるレーザの問題点の例を出してほしいのです.

補足日時:2009/05/19 13:31
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>ガウス分布になるレーザの場合の問題点があれば教えて欲しいです.


>またそれの改善点も教えて欲しいです.
ですから、どういう用途に、どのようなレーザーを使おうと考えているのか次第です。一般的に通用する答えはありません。

この回答への補足

素人ですいません.
では,どのような用途の場合,ガウス分布は問題になるのでしょうか??

補足日時:2009/05/17 15:17
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レーザーすべてがガウス分布をするわけではありません。


特に大出力のいわゆるパワーレーザーでは、むしろ、きれいなガウス分布をするほうが少ないかもしれません。
ガウス分布でも他の強度分布でも、それがよいか悪いかは、用途によります。
強度分布を平坦に近づけたいなら、このための補正光学系が各種ありますが、かえって干渉によりスペックルパターンが出たりして、なかなか理想的な特性を得るのは困難です。

この回答への補足

ガウス分布になるレーザの場合の問題点があれば教えて欲しいです.
またそれの改善点も教えて欲しいです.

補足日時:2009/05/15 10:32
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まずLEDの場合は電子そのもののエネルギーを光エネルギーに変換します。
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電子から半導体に電子と正孔が、価電子帯、伝導帯を流れます。
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もちろん一致します。でもσが無限大のガウスノイズは、現実には実現不可能です。

> この標準偏差が無限のときに、
狭い周波数帯では平坦に見えるということからホワイトノイズと呼ばれるという説明で合っていますでしょうか?
無限は思考的な理論の世界の表現で、現実には無限の周波数は作れませんし、その測定器も存在しません。もしσが無限大のガウス雑音が出来たとしたら、ホワイトノイズと区別できないでしょう(ガウスノイズはσ無限大の極限ではホワイトノイズは一致します)。

別に標準偏差が無限大でなくても、扱うスペクトルの周波数帯で平坦なスペクトル(と見えている)ならホワイトノイズとして扱って良い(見做して良い)でしょう。あくまでも擬似的なホワイトノイズであって、ホワイトノイズそのものではありません。
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#1です。
A#1の補足の質問の回答

> これはσ→∞のとき完全なホワイトノイズになると考えて良いのでしょうか?
もちろん一致します。でもσが無限大のガウスノイズは、現実には実現不可能です。

> この標準偏差が無限のときに、
狭い周波数帯では平坦に見えるということからホワイトノイズと呼ばれるという説明で合っていますでしょうか?
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Aベストアンサー

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CD,DVDなどで使われているのは、「半導体レーザ」です。
では、なぜホログラムという言葉が出てくるのかというと、「半導体レーザ」から出た光はそのままCDに当てるのではなくて、
「半導体レーザ」→「レンズ」→「ビームスプリッタ」→「レンズ」→CD,DVDなどの記録面
と光学素子(レンズ、ビームスプリッタ)を通ってから光が当たるわけです。
当たった光の反射光は、
CD,DVD→「レンズ」→「ビームスプリッタ」→「受光器」
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そのため、わかりやすいというか、印象が良いというか、まあそんな理由でこのモジュールのことをまとめてホログラムレーザと称しているだけでしょうね。
昔CDが出たばかりの頃は、小さなレンズ、スプリッタなどを組み合わせて作っていた自体もありますが、組立コストなどが馬鹿にならないので、最近ではもうこのホログラムタイプが主流かと思います。

ピックアップはこの場合ある記録媒体から「信号を取り出すモジュール」を意味することになりますので、このモジュール全体という事ですね。

正確に言えばホログラムレーザというものはありませんね。
CD,DVDなどで使われているのは、「半導体レーザ」です。
では、なぜホログラムという言葉が出てくるのかというと、「半導体レーザ」から出た光はそのままCDに当てるのではなくて、
「半導体レーザ」→「レンズ」→「ビームスプリッタ」→「レンズ」→CD,DVDなどの記録面
と光学素子(レンズ、ビームスプリッタ)を通ってから光が当たるわけです。
当たった光の反射光は、
CD,DVD→「レンズ」→「ビームスプリッタ」→「受光器」
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Aベストアンサー

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残差に自己相関がある時系列データy(1),y(2),y(3),...,y(n)
に対して上昇トレンド(線形)が有意に存在することを
統計的検定で示したい場合はどのようにすればよいのでしょうか?

単にデータ

時刻(x)値(y)
11.512472
21.594956
31.636873
41.711896
51.570067
61.440109
71.550716
81.55284
91.372756
・・・・・・

に対して単回帰分析(y=a+b*x)を行い、初級の統計で習うように
係数aの仮説検定H0:a=0 H1:a!=0に対応するp値を見ようとも
最初は思ったのですが、どうも系列相関を
無視して分析しているのが気になっていまいちすっきりしません。

適切な方法がわかる方がいたら、ご教示いただければ幸いです。

Aベストアンサー

http://www.google.co.jp/search?hl=ja&safe=off&client=firefox-a&rls=org.mozilla%3Aja%3Aofficial&q=%E8%A8%88%E9%87%8F%E7%B5%8C%E6%B8%88%E5%AD%A6%E3%80%80%E7%9B%B8%E9%96%A2%E3%80%80%E6%99%82%E7%B3%BB%E5%88%97&aq=f&aqi=&aql=&oq=&gs_rfai=
で、上からみていって最初のpdf
? 誤差項の系列相関(1):定義と問題点 ?
で、3枚めに
「2 自己回帰(AR)モデルによる系列相関の定式化」
という項目があります。

私の勉強した本だと、「計量経済学」
http://www.amazon.co.jp/gp/product/toc/4811543122/ref=dp_toc?ie=UTF8&n=465392
に、「自己相関」という章があります。
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