The 81st JSAP Autumn Meeting, 2020

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Oral presentation

23 Joint Session N "Informatics" » 23.1 Joint Session N "Informatics"

[9p-Z09-1~18] 23.1 Joint Session N "Informatics"

Wed. Sep 9, 2020 1:00 PM - 6:00 PM Z09

Kiyou Shibata(the University of Tokyo), Masato Kotsugi(Tokyo Univ. of Sci.), Shigetaka Tomiya(SONY Corp.)

4:30 PM - 4:45 PM

[9p-Z09-13] Prediction of Change of DOS Associated with Bond Formation using Machine Learning

Eiki Suzuki1,2, Kiyou Shibata1,2, Teruyasu Mizoguchi1,2 (1.Inst. of Industrial Science, 2.The Univ. of Tokyo)

Keywords:Density of States, Machine Learning, Neural Network

本研究では,結合状態や物性の理解に重要となる状態密度(DOS)に関し,機械学習によって未知の分子の結合や吸着に伴うDOS形状の変化の予測を試みた。二原子分子等の単純な分子における結合形成について結合前の孤立系のDOSを用いて結合後のDOSの予測を行い,結合距離の変化に対するDOS形状の変化を予測することに成功した。