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文献
J-GLOBAL ID:201602278952155808   整理番号:16A1081525

人工知能手法を応用した超高速化量子化学計算のための第一原理パラメータ決定

著者 (12件):
資料名:
巻: 118th  ページ: 315  発行年: 2016年09月14日 
JST資料番号: S0874A  ISSN: 1343-9936  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 短報  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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従来の密度汎関数法(DFT)に基づく第一原理的手法に比べて約1000万倍高速な,超高速化量子分子動力学法(UA-QCMD)を開発している。独自のTight-Binding近似により,原子軌道の形状とイオン化ポテンシャルをパラメータ化し,大規模系の高速なシミュレーションを可能にした。本手法に使用する第一原理パラメータを決定するために,新しく人工知能による二つの手法を融合して,フィッティング作業の自動化を行った。(著者抄録)
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分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
計算機シミュレーション  ,  原子間相互作用  ,  人工知能 

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