研究者
J-GLOBAL ID:201901013148816727   更新日: 2024年04月15日

山下 智樹

Yamashita Tomoki
所属機関・部署:
研究分野 (1件): 数理物理、物性基礎
研究キーワード (3件): 機械学習 ,  結晶構造探索 ,  第一原理計算
競争的資金等の研究課題 (4件):
  • 2023 - 2028 エントロピーを新機軸とする物性相関の学理構築と熱制御新材料創製
  • 2021 - 2024 強化学習LAQAを用いた高効率結晶構造探索手法の開発およびソフトウェア化
  • 2018 - 2020 機械学習が拓く高効率結晶構造探索手法の開発
  • 2011 - 2012 計算科学的アプローチによる半導体ナノ構造の形成および物性に関する研究
論文 (25件):
  • Tomoki Yamashita, Hirotaka Sekine. Improvement of look ahead based on quadratic approximation for crystal structure prediction. Science and Technology of Advanced Materials: Methods. 2022. 2. 1. 84-90
  • Tomoki Yamashita, Hiori Kino, Koji Tsuda, Takashi Miyake, Tamio Oguchi. Hybrid algorithm of Bayesian optimization and evolutionary algorithm in crystal structure prediction. Science and Technology of Advanced Materials: Methods. 2022. 2. 1. 67-74
  • Tomoki Yamashita, Shinichi Kanehira, Nobuya Sato, Hiori Kino, Kei Terayama, Hikaru Sawahata, Takumi Sato, Futoshi Utsuno, Koji Tsuda, Takashi Miyake, et al. CrySPY: a crystal structure prediction tool accelerated by machine learning. Science and Technology of Advanced Materials: Methods. 2021. 1. 1. 87-97
  • Nobuya Sato, Tomoki Yamashita, Tamio Oguchi, Koji Hukushima, Takashi Miyake. Adjusting the descriptor for a crystal structure search using Bayesian optimization. Physical Review Materials. 2020. 4. 3. 033801-1-033801-9
  • Fine-grained optimization method for crystal structure prediction. npj Computational Materials. 2018. 4. 1. 32-1-32-8
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書籍 (2件):
  • マテリアルズインフォマティクス = Materials informatics
    共立出版 2022 ISBN:9784320072022
  • マテリアルズ・インフォマティクス開発事例最前線
    エヌ・ティー・エス 2021 ISBN:9784860437084
所属学会 (3件):
応用物理学会 ,  日本物理学会 ,  日本MRS
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