化合物半導体粒界の物性解析に向けた原子間ポテンシャルの構築

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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)

5:35 PM - 5:55 PM

*YOKOI Tatsuya¹, NODA Yusuke¹, NAKAMURA Atsutomo¹, MATSUNAGA Katsuyuki^1,2 (1. 名大工、2. JFCC)

Keywords:結晶粒界、化合物半導体、原子間ポテンシャル、機械学習

本研究では、化合物半導体であるPbTeの粒界構造を高速で予測可能な機械学習型原子間ポテンシャルを構築した。そして学習後の原子間ポテンシャルを粒界の構造緩和計算に用いることで、その適用範囲を検証した．

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