日本金属学会2023年秋期(第173回)講演大会

講演情報

公募シンポジウム講演

[S6] S6.機能コアの材料科学 IV(2)

2023年9月21日(木) 09:00 〜 11:45 N会場 (工学部総合教育研究棟3階35講義室)

座長:溝口 照康(東京大学)、FENG Bin(東京大学)

09:55 〜 10:10

[S6.18] 液体状態に対する機械学習ポテンシャルの予測精度評価

*若井 颯音1、世古 敦人1、伊豆田 大智2、西山 隆之3、田中 功1 (1. 京大工、2. 京大工(現:東大工、3. 京大工(現:JAEA)

キーワード:液体状態、機械学習ポテンシャル、第一原理分子動力学法、予測精度評価

本研究では,多項式機械学習ポテンシャルの構築されているSi,Geといった18種の系に対して,第一原理計算や他の原子間ポテンシャルを用いた計算結果と比較することにより,液体状態に対する予測精度の評価を行った.

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