文献

J-GLOBAL ID：202002250679718015   整理番号：20A1025475

半局所機械学習運動エネルギー密度汎関数と運動論ポテンシャルを適用した軌道フリー密度汎関数理論計算【JST・京大機械翻訳】

Orbital-free density functional theory calculation applying semi-local machine-learned kinetic energy density functional and kinetic potential

著者 (8件)： Fujinami Mikito (Department of Chemistry and Biochemistry, School of Advanced Science and Engineering, Waseda University, Tokyo 169-8555, Japan) ,  Kageyama Ryo (Department of Chemistry and Biochemistry, School of Advanced Science and Engineering, Waseda University, Tokyo 169-8555, Japan) ,  Seino Junji (Waseda Research Institute for Science and Engineering, Waseda University, Tokyo 169-8555, Japan) ,  Seino Junji (PRESTO, Japan Science and Technology Agency, 4-1-8 Honcho, Kawaguchi, Saitama 332-0012, Japan) ,  Ikabata Yasuhiro (Waseda Research Institute for Science and Engineering, Waseda University, Tokyo 169-8555, Japan) ,  Nakai Hiromi (Department of Chemistry and Biochemistry, School of Advanced Science and Engineering, Waseda University, Tokyo 169-8555, Japan) ,  Nakai Hiromi (Waseda Research Institute for Science and Engineering, Waseda University, Tokyo 169-8555, Japan) ,  Nakai Hiromi (ESICB, Kyoto University, Kyotodaigaku-Katsura, Nishigyoku, Kyoto 615-8520, Japan)
資料名： Chemical Physics Letters  (Chemical Physics Letters)
巻： 748  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： 半局所機械学習(ML)運動エネルギー密度汎関数(KEDF)に基づく電子密度を最適化するための軌道自由密度汎関数理論(OF-DFT)計算のスキームを提案した。Gauss関数の線形結合の二乗によって表される電子密度を,ML運動ポテンシャル(KP)を含む電子エネルギーの誘導体を用いて最適化した。数値評価により,ML-KEDFとML-KPに基づく本スキームにより得られた原子と小分子の最適化密度と全エネルギーの精度を確認した。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： 最適化 ,  電子密度 ,  *運動エネルギー ,  小分子 ,  *密度汎関数法 ,  全エネルギー ,  *機械学習
準シソーラス用語： Gauss関数 ,  線形結合 ,  電子エネルギー ,  *密度汎関数計算 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 分子の電子構造  (BH05010Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 機械学習 ,  運動エネルギー ,  密度汎関数 ,  運動論 ,  ポテンシャル ,  軌道 ,  密度汎関数理論計算