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J-GLOBAL ID：201902291494899273   整理番号：19A1869615

機械学習を用いたLC-ωPBEにおける距離分離パラメータの決定モデルの提案

Determination of the range separation parameter in LC-ωPBE using machine learning

著者 (5件)： OSAKI Yamato (Univ. Tsukuba) ,  FUJITA Takehiro (Univ. Tsukuba) ,  MATSUI Toru (Univ. Tsukuba) ,  SUMITA Masato (RIKEN) ,  MORIHASHI Kenji (Univ. Tsukuba)
資料名： 日本化学会春季年会講演予稿集(CD-ROM)
巻： 99th  ページ： ROMBUNNO.2PA-198  発行年： 2019年03月01日 
JST資料番号： S0493B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 密度汎関数理論における長距離補正(LC)法は電荷移動反応の解析などに広く用いられている.LC法の領域分割パラメータは小分子に対する計算のみで決定されており,実際の電子材料の計算においてしばしば実験値との誤差が生じる.パラメータの値を変化させる試みは存在するが,実験値との比較による恣意的なものが多い.本研究ではLC-ωPBE汎関数において,分子の情報を基に機械学習を用いて最適なパラメータを決定する手法を提案する.(著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  *遠距離相互作用 ,  *密度汎関数法 ,  相互作用パラメータ ,  励起エネルギー ,  エネルギーギャップ ,  検証
準シソーラス用語： LC-ωPBE汎関数 ,  モデル検証 ,  一重項-三重項ギャップ

分類 (1件)： 分子の電子構造  (BH05010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  パラメータ ,  モデル ,  提案