2019 Fall Annual(165th) Meeting

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Koubo Symposium

[S5] S5 New Aspect of Materials Science Based on Advanced Nanostructure Analyses(2)

Thu. Sep 12, 2019 9:00 AM - 5:55 PM Q (RoomNo.1 at 1st Flr. Faculty of Engineering, Build.No.1)

座長:吉田 英弘(東京大学)、豊浦 和明(京都大学)、吉矢 真人(大阪大学)、阿部 真之(大阪大学)、石川 亮(東京大学)、丹羽 健(名古屋大学)

4:45 PM - 5:05 PM

[S5.31] 酸化物誘電率計算データベースと機械学習による誘電率予測モデルの構築

*TAKAHASHI Akira1, KUMAGAI Yu1, MIYAMOTO Jun1, MOCHIZUKI Yasuhide1, OBA Fumiyasu1 (1. 東京工業大学科学技術創成研究院フロンティア材料研究所)

Keywords:機械学習、第一原理計算、誘電率、酸化物、データベース

多数の酸化物を対象に第一原理計算を網羅的に行い、誘電率に関する計算データベースを構築した。得られたデータを基に、機械学習の手法を用いて誘電率の予測モデルを構築し、その記述子の重要度の解析を行った。

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