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J-GLOBAL ID：201902246221826996   整理番号：19A2173605

データ科学による密度汎関数理論のための統計的に代表的なデータベース【JST・京大機械翻訳】

Statistically representative databases for density functional theory via data science

著者 (2件)： Morgante Pierpaolo (Chemistry Program, Florida Institute of Technology, 150 W. University Blvd., Melbourne, Florida 32901, USA. [e-mail]) ,  Peverati Roberto
資料名： Physical Chemistry Chemical Physics  (Physical Chemistry Chemical Physics)
巻： 21  号： 35  ページ： 19092-19103  発行年： 2019年 
JST資料番号： A0271C  ISSN： 1463-9076  CODEN： PPCPFQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 密度汎関数理論法の評価とパラメータ化のためのデータ量とデータベース数は過去20年間に実質的に成長した。本研究では,広い化学的範囲を有する新しい統計的に重要なデータベースを作成する目的で,原子と分子の電子構造の密度汎関数理論計算のための新しいクラスタ分析技術と,データ点の管理可能な数を紹介した。事前の化学的仮定なしで,ほとんど350Kのデータ点の母集団を分析することにより,200のデータ点のみを含むASCDBと呼ばれる新しいデータベースを作成した。この新しいデータベースは,得られたデータのより大きな集団と同じ化学情報を保持するが,計算コストは数桁低減される。重要な化学的性質の標識は,結果として得られた16のサブセットについて事後的に実行され,それらを化学的重要性の4つの領域に分類する:非共有相互作用,熱化学,非局所効果,および非バイアス計算。結果とそれらの移転可能性の分析は,ASCDBがいくつかの密度関数理論法と基底関数系に対してGMTKN55,MGCDB84,およびミネソタ2015Bのようなデータのより大きな収集のものと同じ情報を提供できることを示した。これらの結果に照らして,電子構造理論法の評価とパラメータ化のための最初の安価なツールとしてこの新しい小データベースの使用を提案した。Copyright 2019 Royal Society of Chemistry All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： バイアス ,  電子構造 ,  母集団 ,  基底関数系 ,  パラメタリゼーション ,  ミネソタ州 ,  部分集合 ,  相互作用 ,  *密度汎関数法 ,  *データベース ,  クラスタ分析
準シソーラス用語： 低価格 ,  熱化学 ,  計算コスト ,  密度汎関数計算 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 分子の電子構造  (BH05010Q) ,  塩基,金属酸化物  (CD01030Z) ,  物理化学一般その他  (CB01030T)

タイトルに関連する用語 (4件)： データ科学 ,  密度汎関数理論 ,  統計 ,  データベース