材料フィンガープリント分類【JST・京大機械翻訳】

Spannaus Adam; Law Kody J.H.; Luszczek Piotr; Nasrin Farzana; Micucci Cassie Putman; Liaw Peter K.; Santodonato Louis J.; Keffer David J.; Maroulas Vasileios

文献

J-GLOBAL ID：202102247169601180 整理番号：21A1863349

材料フィンガープリント分類【JST・京大機械翻訳】

Materials Fingerprinting Classification

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資料名：
巻： 266 ページ： Null 発行年： 2021年
JST資料番号： E0081C ISSN： 0010-4655 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)

原子同一性と三次元座標から成る実験的に導出された大きなデータセットのアベイラビリティにより,多くのクラスの材料における顕著な進展がなされた。原子プローブトモグラフィー(APT)のような局所原子構造を可視化する方法は,数百万の原子からなるデータセットを日常的に生成して,この目標を実現する重要なステップである。しかしながら,最先端のAPT機器は,元素タイプに関する情報を提供するが,原子構造を不明瞭にするノイズのあるスパースデータセットを生成し,従って,材料発見のためのそれらの次の値を制限する。トポロジーデータ解析と組み合わせた機械学習アルゴリズムである材料指紋プロセスの適用により,ここでは,APTデータセットから事前の前例のない構造情報を抽出できる手段を提供した。概念の証明として,材料指紋を,体心立方(BCC)と面心立方(FCC)結晶構造を含む高エントロピー合金APTデータセットに適用した。任意の原子を中心とする局所原子配置をトポロジーディスクリプタに割り当て,それを用いて,データセットにおける固有雑音にもかかわらず,ほぼ完全な精度でBCCまたはFCC格子として特性化できる。指紋のこの成功した同定は,複雑な材料の既存のデータセットから,化学的順序付けのようなより多数の情報を抽出することができるアルゴリズムの開発における重要な第一段階である。プログラムファイル:材料Finger印刷CPCライブラリリンク:https://doi.org/10.17632/2fhch3x85m.1 Developerのリポジトリリンク:https://github.com/maroulaslab/Materials-Fingerprinting Licensing Provice:GPLv3プログラミング言語:Python補足材料:ユーザマニュアルと用例を,GitHubリポジトリのソースコードで提供した。問題の性質:原子プローブトモグラフィーは,材料のサブナノメートル分解能を提供するが,プロセスによって導入された雑音とスパース性のため,材料の結晶構造は,結果として得られるデータから決定できない。溶液法:著者らの材料Finger印刷ライブラリーは,原子プローブトモグラフィーデータから材料の格子構造を分類するためのトポロジー的にインフォームされた機械学習方法論を示す。得られるAPTデータにおいて各原子に中心を置く小さな近傍から残留性ダイアグラムを作成し,分類アルゴリズムの特徴として残留性図の空間に関する新しい計量の要約統計量を用いた。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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電子顕微鏡,イオン顕微鏡 , 図形・画像処理一般 , 光学情報処理

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