文献

J-GLOBAL ID：202402277824321990   整理番号：24A2841078

磁性物質へのNeural Network Potentialの適用と精度検証

Applying neural network potentials for magnetic compounds and verification of their precision

著者 (5件)： 立津慶幸 (名桜大) ,  松本憲志 (京大 化研) ,  佐藤良太 (京大 化研) ,  寺西利治 (京大 化研) ,  寺西利治 (京大 大学院)
資料名： 日本磁気学会学術講演概要集  (Abstracts. Annual Conference on Magnetics in Japan)
巻： 48th  ページ： 113  発行年： 2024年09月10日 
JST資料番号： Y0056A  ISSN： 1882-2959  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： はじめに.超スマート社会の実現に向けて、AIやロボットによる自動化の研究開発が加速化している。これら多くの電子機器の動力部分は磁性材料が重要な役割を担うため、脱炭素化を念頭に入れた新奇磁性材料探索は精力的に研究が実施されている分野である。ま...【本文一部表示】

シソーラス用語： 計算機シミュレーション ,  自動化 ,  ロボット ,  鉄 ,  永久磁石 ,  磁性材料 ,  *磁性体 ,  安定構造 ,  化学合成 ,  ハードウェア ,  電子装置 ,  構造最適化 ,  第一原理計算 ,  計算機利用 ,  利用 ,  改変
準シソーラス用語： ハイスループット ,  形成エネルギー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 金属結晶の磁性  (BM06040T) ,  磁性材料  (NA04040H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 磁性物質 ,  精度検証