SVMに関する部分の抜粋。

$\epsilon - SVR$ (epsilon support vector regression)を使用。

Due to the nonlinear correlation between optical properties and fractal parameters, the radial basis function (RBF) [54] was used in this study.

下記のXとYの関係をSVMにて学習。

X = [ D_f \space k_0 \space \lambda \space n_s ]

Y = [ Q_{ext} \space Q_{abs} \space Q_{sca} \space g ]

MSTMのような厳密計算では膨大な計算時間、計算資源(メモリ、CPU)が必要である。
その緩和策としてはEffective Medium Theory(EMT)という球形近似手法が広く使われてきたように思われる。

本論文におけるSVMはそのような近似手法ではなく、MSTM自体の計算結果の学習を行って、その誤差について紹介されている。

精度はMSTMよりは劣るが、Black carbon fractal aggregateの光学特性を広いパラメータ範囲（波長特性、monomer数特性）で論じる上ではEMTより有用ではないかと感じた。