コミュニティ推論による過冷却液体の構造不均一性の評価【JST・京大機械翻訳】

Paret Joris; Jack Robert L.; Coslovich Daniele

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205651378090 整理番号：22P0109064

コミュニティ推論による過冷却液体の構造不均一性の評価【JST・京大機械翻訳】

Assessing the structural heterogeneity of supercooled liquids through community inference

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発行年： 2020年02月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年04月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

著者らは,粒子系の構造不均一性を評価するために,分布クラスタ化によって触発された情報理論的アプローチを提示する。著者らの方法は,2または3体静的相関の空間変動に隠された情報を収穫することによって,類似の局所構造を共有する粒子のコミュニティを同定する。これは,粒子位置とその種のみからコミュニティを推論する教師なし機械学習アプローチに対応する。この方法を過冷却液体の3つのモデルに適用し,Voronoiセルの統計との比較によって示されるように,局所秩序の微妙な形を検出することを見出した。最後に,構造コミュニティと粒子移動度の間の時間依存性相関を解析し,著者らの方法がガラス状動力学に関する関連情報を捉えることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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液体構造一般

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