[12p-A202-1~13] 13.1 Fundamental properties, surface and interface, and simulations of Si related materials

△ [12p-A202-8] Reduction of Order of Tight-binding Hamiltonian by Artificial Neural Network

〇(B)Jo Okada¹, Nobuya Mori¹ (1.Osaka Univ.)

Keywords:Neural Network, Tight-binding, Hamiltonian

量子輸送シミュレーションの高速化にむけて，電子状態を記述するハミルトニアンのサイズを圧縮する手法の開発が重要である．等価モデルでは，バンド端付近のブロッホ波を基底に選び，非物理状態を消去することにより，圧縮を実現している．本研究では, ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることに着目し, 強束縛近似（TB）法で計算した半導体ナノワイヤバンド構造から, そのバンド構造を導く小さなハミルトニアンを逆に推定するシステムを開発した.