2019 Fall Meeting

Presentation information

Oral presentation

III. Fission Energy Engineering » 305-1 Computational Science and Engineering

[1K01-05] Microscopic Analysis

Wed. Sep 11, 2019 2:45 PM - 4:10 PM Room K (Common Education Bildg. 2F E21)

Chair:Kazuteru Sugino(JAEA)

3:30 PM - 3:45 PM

[1K04] Analysis of physical properties of thorium dioxide by machine learning molecular dynamics

*keita kobayashi1, masahiko okumura2, hiroki nakamura2, Mitsuhiro Itakura2, masahiko machida2 (1. RIST, 2. JAEA)

Keywords:machine learning, molecular dynamics, thorium dioxide

機械学習分子動力学法とは、第一原理計算から得られたデーターをもとに、機械学習により生成した力場を用いた分子動力学法である。機械学習分子動力学を用いる事により、第一原理計算と同程度の精度で長時間・大規模シミュレーションを実行することが可能となる。本発表では二酸化トリウムに対し、機械学習分子動力学法を用い熱膨張率、比熱等の各物性値の評価を行った。