文献
J-GLOBAL ID:202002240633281922   整理番号:20A1051321

機能材料における拡散のモデリング:密度汎関数理論から人工知能まで【JST・京大機械翻訳】

Modeling Diffusion in Functional Materials: From Density Functional Theory to Artificial Intelligence
著者 (5件):
資料名:
巻: 30  号: 18  ページ: e1900778  発行年: 2020年 
JST資料番号: W1336A  ISSN: 1616-301X  CODEN: AFMDC6  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 文献レビュー  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
拡散は粒子の確率的運動を記述し,しばしば材料の機能性を決定する重要な因子である。原子の拡散のモデリングは,高エネルギー障壁を有する不均一系に対して非常に困難である。本報告では,コミュニティで広く使われている拡散メカニズムを研究するために一般的な計算方法論をカバーし,それらの強度と弱点の両方を提示した。電子構造理論のような静的アプローチにおいて,通常,密度関数理論(DFT)計算から得られる基底電子表面上のnudged弾性バンド(NEB)フレームワーク内で拡散機構が解析されている。拡散機構を研究するもう一つの一般的なアプローチは分子動力学(MD)に基づいており,そこでは運動方程式がシステム中の全ての原子に対して各時間ステップに対して解かれる。残念ながら,静的および動的アプローチの両方には,効率的に処理できる拡散システムのクラスを制限する固有の限界がある。このような限界は,人工知能と機械学習技術における最近の進歩を利用することにより改善できる。ここでは,拡散をモデル化するためのこの新しい分野における最も有望なアプローチを報告する。これらの知識集約的方法は,先進的機能材料における拡散機構の研究に対して,明るい将来性を持つと信じられている。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (5件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
半導体結晶の電気伝導  ,  有機化合物の電気伝導  ,  セラミック・陶磁器の製造  ,  光伝導,光起電力  ,  13-15族化合物を含む半導体-半導体接合 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した文献タイトルの用語をもとにしたキーワードです

前のページに戻る