日本金属学会2024年秋期(第175回)講演大会

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公募シンポジウム講演

[S8] New Materials Science on Nanoscale Structures and Functions of Crystal Defect Cores, V(1)

多くの先進材料において、材料内部に存在する点欠陥や粒界、界面、転位等の結晶欠陥が、機能発現の起源となっている。したがって、結晶欠陥を高度に制御し、その機能を最大限に引き出すことができれば、材料研究における大きなブレークスルーとなると期待できる。また、近年のナノ計測技術や理論計算における分解能や精度の著しい進歩により、結晶欠陥の電子・原子レベル構造とそこに局所する機能に関する新規な知見が次々と得られるようになってきた。この流れを受け、結晶欠陥の特異な機能と各種外場との相互作用に着目し、令和元年から新学術領域「機能コアの材料科学」が立ち上がっている。関連するシンポジウムである本「機能コアの材料科学 V」では、機能コアに関する最新の研究成果を議論し、今後の課題と方向性について意見交換する場としたい。

Wed. Sep 18, 2024 1:00 PM - 4:40 PM Room F (B118 1st floor Building B Center for Education in Liberal Arts and Sciences)

座長:清原 慎(東北大学)、FENG Bin(東京大学)

3:45 PM - 4:05 PM

[S8.12] Stochastic self-consistent harmonic approximation using polynomial machine learning potentials

*Takuya NARUSE1, Atsuto SEKO1, Atsushi TOGO2, Isao TANAKA1 (1. Kyoto Univ., 2. NIMS)

Keywords:フォノン、非調和、機械学習ポテンシャル、第一原理計算

本研究では,多項式機械学習ポテンシャルを利用することで確率的自己無撞着調和近似計算を高速化し,多種の単体金属について熱膨張効果を考慮した有限温度のフォノン分散や熱力学量を詳細に評価した結果を報告する.

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