文献

J-GLOBAL ID：202002234802720876   整理番号：20A1917461

非第一原理計算量による単原子吸着エネルギーの機械学習予測【JST・京大機械翻訳】

Machine learning prediction of monatomic adsorption energies with non-first-principles calculated quantities

著者 (3件)： Liu Zhi-Hui (Institute of Theoretical and Computational Chemistry, Key Laboratory of Mesoscopic Chemistry of MOE, School of Chemistry and Chemical Engineering, Nanjing University, Nanjing 210023, China) ,  Shi Tao-Tao (Institute of Theoretical and Computational Chemistry, Key Laboratory of Mesoscopic Chemistry of MOE, School of Chemistry and Chemical Engineering, Nanjing University, Nanjing 210023, China) ,  Chen Zhao-Xu (Institute of Theoretical and Computational Chemistry, Key Laboratory of Mesoscopic Chemistry of MOE, School of Chemistry and Chemical Engineering, Nanjing University, Nanjing 210023, China)
資料名： Chemical Physics Letters  (Chemical Physics Letters)
巻： 755  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0824A  ISSN： 0009-2614  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： SVR,RFRおよびMLPRの機械学習(ML)法による第一原理または量子力学計算(非QMベースパラメータ)を必要としない吸着原子および基板金属原子の性質を用いて吸着エネルギー-特性モデルを確立した。モデルは,38の金属表面上の12種類の原子に対して,密度汎関数理論計算結果に近い吸着エネルギーを生成させた。二元合金上の吸着エネルギーを予測するモデルの応用も成功した。本研究は,非QM量で吸着エネルギーを評価する手段を提供し,触媒スクリーニングに役立つ。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 二元合金 ,  密度汎関数法 ,  スクリーニング ,  *機械学習 ,  第一原理 ,  *吸着エネルギー
準シソーラス用語： 吸着原子 ,  *第一原理計算 ,  金属表面 ,  *単一原子 ,  密度汎関数計算 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 密度汎関数理論 ,  機械学習 ,  吸着エネルギー ,  予測

分類 (2件)： 吸着の電子論  (CB12042Y) ,  分子の電子構造  (BH05010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 第一原理 ,  計算量 ,  単原子 ,  吸着エネルギー ,  機械学習 ,  予測