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J-GLOBAL ID：201702270480414758   整理番号：17A1143985

物理的特性の機械学習予測に関する化合物の表示

Representation of compounds for machine-learning prediction of physical properties

著者 (10件)： SEKO Atsuto (Kyoto Univ., Kyoto, JPN) ,  SEKO Atsuto (JST-PRESTO, Kawaguchi, JPN) ,  SEKO Atsuto (National Inst. Materials Sci., Tsukuba, JPN) ,  HAYASHI Hiroyuki (Kyoto Univ., Kyoto, JPN) ,  HAYASHI Hiroyuki (National Inst. Materials Sci., Tsukuba, JPN) ,  NAKAYAMA Keita (Kyoto Univ., Kyoto, JPN) ,  TAKAHASHI Akira (Kyoto Univ., Kyoto, JPN) ,  TANAKA Isao (Kyoto Univ., Kyoto, JPN) ,  TANAKA Isao (National Inst. Materials Sci., Tsukuba, JPN) ,  TANAKA Isao (Japan Fine Ceramics Center, Nagoya, JPN)
資料名： Physical Review. B  (Physical Review. B)
巻： 95  号： 14  ページ： 144110.1-144110.11  発行年： 2017年04月 
JST資料番号： D0746A  ISSN： 2469-9950  CODEN： PRBMDO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

シソーラス用語： *物理的性質 ,  *化合物 ,  *表示 ,  *機械学習 ,  *統制索引語 ,  集合 ,  *凝集エネルギー ,  *予測モデル ,  誤差 ,  *熱伝導率 ,  *融点 ,  Bayes推定 ,  データセット ,  *モデル
準シソーラス用語： *ディスクリプタ ,  *融解温度

分類 (3件)： 物理学一般  (BA01010T) ,  データベースシステム  (JD03030U) ,  比熱・熱伝導一般  (BL05021E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 物理的特性 ,  機械学習 ,  予測