文献

J-GLOBAL ID：202002253439905791   整理番号：20A1985967

計算材料設計最前線 2020 セラミックス粒界の原子・電子構造の予測に向けたニューラルネットワーク

Neural Networks for Predicting Atomic and Electronic Structure of Grain Boundaries in Oxide Systems

著者 (1件)： 横井達矢 (Nagoya Univ.)
資料名： セラミックス  (Bulletin of the Ceramic Society of Japan)
巻： 55  号： 9  ページ： 648-651  発行年： 2020年09月01日 
JST資料番号： S0291A  ISSN： 0009-031X  CODEN： SERAA7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・多結晶材料の粒界構造を研究するために人工ニューラルネットワーク(ANN)原子間ポテンシャルを構築し,Al₂O₃粒界の原子構造の予測に適用。
・ANN原子間ポテンシャルを分子動力学(MD)計算と構造緩和計算に統合し,高速計算により粒界の安定構造の予測に適用。
・結晶構造データから電子状態密度(DOS)を予測するANNの構築,密度汎関数理論(DFT)計算から得られる各原子の部分DOS(PDOS)と対応させた学習データなどを説明。
・学習後のANNから予測されるAl₂O₃の対称傾角粒界における構造緩和やPDOSを示し,予測精度について議論。

シソーラス用語： 多結晶 ,  *結晶粒界 ,  結晶構造 ,  原子間ポテンシャル ,  ニューラルネットワーク ,  原子構造 ,  予測技法 ,  分子動力学 ,  構造緩和 ,  高速計算 ,  安定構造 ,  *状態密度 ,  密度汎関数法 ,  数値計算 ,  機械学習 ,  電子構造 ,  セラミック ,  *酸化アルミニウム ,  精度
準シソーラス用語： 電子状態密度 ,  粒界構造

分類 (2件)： その他の無機化合物の格子欠陥  (BK12050B) ,  セラミック・磁器の性質  (YC03030G)

引用文献 (16件)：

• T. Nakagawa, H. Nishimura, I. Sakaguchi, N. Shibata, K. Matsunaga, T. Yamamoto and Y. Ikuhara, Scripta Mater., 65, 544 (2011).
• J. Wei, T. Ogawa, B. Feng, T. Yokoi, R. Ishikawa, A. Kuwabara, K. Matsunaga, N. Shibata and Y. Ikuhara, Nano Lett., 20, 2530 (2020).
• H. Nishimura, K. Matsunaga, T. Saito, T. Yamamoto and Y. Ikuhara, J. Am. Ceram. Soc., 86, 574 (2003).
• S. Fabris and C. Elsässer, Phys. Rev. B, 64, 245117 (2001).
• T. Ogawa, A. Kuwabara, C. A. J. Fisher, H. Moriwake, K. Matsunaga, K. Tsuruta and S. Kitaoka, Acta Mater., 64, 365 (2014).

タイトルに関連する用語 (8件)： 計算 ,  材料設計 ,  セラミックス ,  粒界 ,  原子 ,  電子構造 ,  予測 ,  ニューラルネットワーク