[S6] S6.New Materials Science on Nanoscale Structures and Functions of Crystal Defect Cores, IV(1)

[S6.5] Machine Learning-Based Analysis of Ground State Atomic and Electronic Structure from ELNES/XANES

*Izumi TAKAHARA¹, Kiyou Shibata², Teruyasu Mizoguchi² (1. Sch. Eng., UTokyo, 2. IIS, UTokyo)

Keywords:シリコン、酸化物、機械学習、内殻電子励起スペクトル

内殻電子励起スペクトルから直接得られる情報は励起状態における伝導帯の部分状態密度に限られる．本研究では，機械学習を組み合わせることで，基底状態における原子・電子構造を解析するための手法の開発を行った．