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J-GLOBAL ID：201702221957411991   整理番号：17A0475728

ナノスケールでの構造予測のための効率的な遺伝的アルゴリズム【Powered by NICT】

An efficient genetic algorithm for structure prediction at the nanoscale

著者 (3件)： Lazauskas Tomas (University College London, Kathleen Lonsdale Materials Chemistry, Department of Chemistry, 20 Gordon Street, London WC1H 0AJ, UK. [e-mail]) ,  Sokol Alexey A. ,  Woodley Scott M.
資料名： Nanoscale  (Nanoscale)
巻： 9  号： 11  ページ： 3850-3864  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2323A  ISSN： 2040-3364  CODEN： NANOHL  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 構造多様性に焦点を当てたLamarckian遺伝的アルゴリズムに基づく新しい大域的最適化技術を開発し,実装した。与えられた複雑なエネルギー景観上の効率的な探索の重要な過程は,候補構造のトポロジー解析を用いて達成されることを重複の除去であることが分かった。新たに形成された構造の注意深い幾何学的プレスクリーニングと新しい突然変異移動クラスの導入は成功率を改善した。知識主導マスターコード,またはKLMCにおいて実装した開発技術の能力はLennard-Jones38原子系(LJ_38)の挑戦的な二重漏斗景観を探索するその能力により実証した。再開発KLMCを適用した三種の化学的に異なる系:イオン性半導体(ZnO)1 32金属Ni_13と共有結合したC_60を調べた。四システムすべてを,原子間ポテンシャルを用いて定義されたエネルギーランドスケープ上で検討した。新規開発に意欲的にLJ_38の二重漏斗を,ZnOクラスタのための新・局所と大域的な極小を見出す,Ni_13とC_60(バックミンスターフラーレン,またはバッキーボール)ポテンシャルエネルギー面を広くすることができた。Copyright 2017 Royal Society of Chemistry All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： クラスタ ,  共有結合 ,  位相幾何学 ,  ポテンシャルエネルギー面 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  原子間ポテンシャル ,  突然変異 ,  半導体 ,  酸化亜鉛 ,  イオン性 ,  成功率 ,  大域的最適化 ,  *ナノスケール ,  *進化的計算
準シソーラス用語： エネルギー景観 ,  *構造予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 太陽電池  (NC03084O) ,  分析機器  (CC02020S) ,  その他の触媒  (CB06123Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ナノスケール ,  構造予測 ,  遺伝的アルゴリズム