日本金属学会2024年秋期(第175回)講演大会

講演情報

ポスターセッション

11.計算科学 » 計算科学

[P] P107~P114

2024年9月18日(水) 14:00 〜 15:30 ポスターセッション会場1 (大学会館アセンブリーホール)

14:00 〜 15:30

[P108] 機械学習によるガーネット型構造化合物の物性値予測

*平石 遥輝1、山本 知之3、Nguyen Hai Chau2 (1. 早大理工(院生)、2. ベトナム国家大学ハノイ校、3. 早大理工)

キーワード:機械学習、ガーネット、電子状態、弾性的性質

本研究では、機械学習を用いてガーネット型構造化合物のバンドギャップや弾性的性質などの物性値の予測を行い、その汎化性能について評価した。

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