日本金属学会2024年秋期(第175回)講演大会

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ポスターセッション

11.Computational Science » Computational Science

[P] P107~P114

Wed. Sep 18, 2024 2:00 PM - 3:30 PM Poster Session Room1 (Assembly Hall at Osaka Univ. Hall)

2:00 PM - 3:30 PM

[P108] Prediction of Physical Properties of Garnet-Type Structured Compounds by Machine Learning

*Haruki HIRAISHI1, Tomoyuki Yamamoto3, Hai Chau Nguyen2 (1. Waseda University, 2. VNU-UET, 3. Waseda University)

Keywords:機械学習、ガーネット、電子状態、弾性的性質

本研究では、機械学習を用いてガーネット型構造化合物のバンドギャップや弾性的性質などの物性値の予測を行い、その汎化性能について評価した。

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