研究者
J-GLOBAL ID:202101018605832920   更新日: 2024年02月29日

小林 恵太

コバヤシ ケイタ | Kobayashi Keita
所属機関・部署:
研究分野 (2件): 無機材料、物性 ,  数理物理、物性基礎
競争的資金等の研究課題 (1件):
  • 2011 - 2016 百万画素サブミクロン分解能中性子ラジオグラフィのための固体超伝導検出器システム
論文 (29件):
  • 小林 恵太, 奥村 雅彦, 中村 博樹, 板倉 充洋, 町田 昌彦, 浦田 新吾*, 鈴谷 賢太郎. 機械学習分子動力学法による高密度シリカガラスにおけるFSDPの構造起源の解明. Scientific Reports (Internet). 2023. 13. 18721\_1-18721\_12
  • Keita Kobayashi, Hiroki Nakamura, Mitsuhiro Itakura, Masahiko Machida, Masahiko Okumura. Machine Learning Molecular Dynamics Simulations for Evaluation of High-Temperature Properties of Nuclear Fuel Materials. Materia Japan. 2023. 62. 3. 175-181
  • Keita Kobayashi, Akiko Yamaguchi, Masahiko Okumura. Machine learning potentials of kaolinite based on the potential energy surfaces of GGA and meta-GGA density functional theory. Applied Clay Science. 2022. 228. 106596-106596
  • Akiko Yamaguchi, Kojiro Nagata, Keita Kobayashi, Kazuya Tanaka, Tohru Kobayashi, Hajime Tanida, Kojiro Shimojo, Tetsuhiro Sekiguchi, Yui Kaneta, Shohei Matsuda, et al. Extended X-ray absorption fine structure spectroscopy measurements and ab initio molecular dynamics simulations reveal the hydration structure of the radium(II) ion. iScience. 2022. 25. 8. 104763-104763
  • Keita Kobayashi, Masahiko Okumura, Hiroki Nakamura, Mitsuhiro Itakura, Masahiko Machida, Michael W D Cooper. Machine learning molecular dynamics simulations toward exploration of high-temperature properties of nuclear fuel materials: case study of thorium dioxide. Scientific reports. 2022. 12. 1. 9808-9808
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MISC (22件):
  • 加藤 正人, 町田 昌彦, 廣岡 瞬, 中道 晋哉, 生澤 佳久, 中村 博樹, 小林 恵太, 小澤 隆之, 前田 宏治, 佐々木 新治, et al. ウラン・プルトニウム混合酸化物の材料科学と燃料技術. Materials Science and Fuel Technologies of Uranium and Plutonium mixed Oxide. 2022. 171
  • 山口 瑛子, 永田 光知郎*, 田中 万也, 小林 恵太, 小林 徹, 下条 晃司郎, 谷田 肇, 関口 哲弘, 金田 結依, 松田 晶平, et al. EXAFSによるRaの水和状態と粘土鉱物への吸着状態の解明. 放射化学. 2022. 45. 28-30
  • 山口 瑛子, 永田 光知郎, 田中 万也, 小林 恵太, 奥村 雅彦, 小林 徹, 下条 晃司郎, 谷田 肇, 関口 哲弘, 金田 結依, et al. ラジウムの水和構造及び粘土鉱物への吸着構造の解明. 日本地球化学会年会要旨集. 2021. 68. 101
  • 永井佑紀, 永井佑紀, 奥村雅彦, 小林恵太, 志賀基之. 自己学習ハイブリッドモンテカルロ法:第一原理分子シミュレーションの高速化. 日本物理学会講演概要集(CD-ROM). 2019. 74. 2
  • 永井佑紀, 永井佑紀, 奥村雅彦, 小林恵太, 志賀基之. 自己学習ハイブリッドモンテカルロ法:機械学習による第一原理分子シミュレーションの高速化. 分子シミュレーション討論会講演要旨集. 2019. 33rd
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講演・口頭発表等 (36件):
  • 機械学習分子動力学法による機械学習分子動力学による原子力材料科学
    (第35回CCSEワークショップ「原子力計算科学技術を活用したイノベーション創出」)
  • 機械学習分子動力学法による高圧水和カオリナイトの解析
    (日本原子力学会2023年秋の大会)
  • 自己学習ハイブリッドモンテカルロ法
    (34th IUPAP Conference on Computational Physics (CCP2023))
  • 高圧下での超水和カオリナイト; 機械学習分子動力学研究
    (33rd Goldschmidt Conference (Goldschmidt 2023))
  • ラジウムの粘土鉱物への吸着構造解明とそのラジウムの環境挙動への示唆
    (2022年度日本地球化学会第69回年会)
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受賞 (1件):
  • 2019 - 日本原子力学会 計算科学技術部会賞 機械学習分子動力学による二酸化トリウムの物性値評価
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