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J-GLOBAL ID：201902213033904104   整理番号：19A1375665

機械学習を用いた昇華法SiC結晶成長シミュレーションの高速予測

著者 (17件)： JIANG Yiqun (名大 院) ,  JIANG Yiqun (名大 未来研) ,  角岡洋介 (名大 院) ,  角岡洋介 (名大 未来研) ,  角岡洋介 (産総研 GaN-OIL) ,  畑佐豪記 (名大 院) ,  畑佐豪記 (名大 未来研) ,  鳴海大翔 (名大 VBL) ,  沓掛健太朗 (理研 API) ,  原田俊太 (名大 院) ,  原田俊太 (名大 未来研) ,  田川美穂 (名大 院) ,  田川美穂 (名大 未来研) ,  宇治原徹 (名大 院) ,  宇治原徹 (名大 未来研) ,  宇治原徹 (産総研 GaN-OIL) ,  宇治原徹 (名大 VBL)
資料名： 応用物理学会春季学術講演会講演予稿集(CD-ROM)  (Extended Abstracts. JSAP Spring Meeting (CD-ROM))
巻： 66th  ページ： ROMBUNNO.11p-70A-5  発行年： 2019年02月25日 
JST資料番号： Y0054B  ISSN： 2436-7613  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)

本文一部表示： 【緒言】昇華法によるSiCの結晶成長は直接観察や測定が困難な高温環境下で行われるため、シミュレーションによる温度・流速分布の予測は大口径・高品質結晶実現への非常に強力なツールとなる。しかし、一回のシミュレーションには長時間を要し、炉内部材の...【本文一部表示】

シソーラス用語： *機械学習 ,  *昇華 ,  *炭化ケイ素 ,  *結晶成長 ,  *計算機シミュレーション ,  高速計算 ,  種結晶 ,  教師付き機械学習 ,  CFD【流体力学】 ,  *計算機利用 ,  *利用 ,  流体力学 ,  物理学 ,  科学 ,  力学 ,  連続体力学 ,  自然科学
準シソーラス用語： 計算流体力学 ,  SiC

分類 (2件)： 半導体の結晶成長  (BK13040X) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  昇華 ,  SiC ,  結晶成長 ,  シミュレーション ,  予測