日本金属学会 2020年春期(第166回)講演大会

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ポスターセッション

11.計算科学 » 計算科学

[P] 11.計算科学

2020年3月17日(火) 12:30 〜 14:30 ポスターセッション会場 (百年記念館1階)

[P24] 機械学習を用いた原子結合及び状態密度の予測

*鈴木 叡輝1、柴田 基洋1,2、溝口 照康1,2 (1. 東大院工、2. 東大生研)

キーワード:機械学習、マテリアルインフォマティクス、状態密度、DOS、第一原理計算、原子結合

第一原理電子状態計算で得られる状態密度(DOS)は、原子間の結合状態を解析し物性を理解する上で大変重要である。本研究では、原子の結合に伴うDOSのシフトや分裂について機械学習を用いた予測を行った。

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