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J-GLOBAL ID：201702235686879227   整理番号：17A0213734

アンサンブルデータマイニングを用いた結晶性材料の形成エネルギー予測【Powered by NICT】

A Formation Energy Predictor for Crystalline Materials Using Ensemble Data Mining

著者 (4件)： Agrawal Ankit ,  Meredig Bryce ,  Wolverton Chris ,  Choudhary Alok
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICDMW  ページ： 1276-1279  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 形成エネルギーはその安定性に直接関連していることを化合物の最も重要な特性の一つである。より負の形成エネルギー,より安定な化合物であると思われる。形成エネルギーのための予測モデルの開発と展開,材料の化学組成を記述した。ここで記述されたデータ駆動型モデルはほぼ100,000密度汎関数理論(DFT)計算を用いて構築した,これは材料の結晶構造内の電子密度に基づく量子機械的シミュレーション技術である。これらのモデルは,入力として材料組成のリストを,各材料のための百以上の組成に基づく属性を生成するオンラインwebツールで展開され,形成エネルギーを予測するために予測モデルにそれらを供給する。オンライン形成エネルギー予測因子であるhttp://info.eecs.northwestern.edu/FEpredictorで利用可能である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 化学組成 ,  電子密度 ,  *結晶度 ,  密度汎関数法 ,  予測モデル ,  結晶構造
準シソーラス用語： 予測因子 ,  オンライン ,  データ駆動 ,  *形成エネルギー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 核融合装置  (BJ02083Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： アンサンブル ,  データマイニング ,  結晶性 ,  形成エネルギー ,  予測