ガラス質シリカにおける熱力学的安定性の構造的特徴:機械学習と分子動力学シミュレーションからの洞察【JST・京大機械翻訳】

Yu Zheng; Liu Qitong; Szlufarska Izabela; Wang Bu

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211052813595 整理番号：21P0058636

ガラス質シリカにおける熱力学的安定性の構造的特徴:機械学習と分子動力学シミュレーションからの洞察【JST・京大機械翻訳】

Structural Signatures for Thermodynamic Stability in Vitreous Silica: Insight from Machine Learning and Molecular Dynamics Simulations

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発行年： 2020年11月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月02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。

溶融急冷とレプリカ交換分子動力学シミュレーションから発生した24157の固有構造の機械学習とライブラリーを用いて,ガラス質シリカの構造-熱力学的安定性関係を調べた。熱力学的安定性,すなわち固有構造(e_IS)のエンタルピーを,不規則構造を特性化するのに一般的に使用される数値構造記述子から線形および非線形機械学習モデルによって正確に予測することができた。短範囲の特徴は,脆性から強い遷移以下での熱力学的安定性のより少ない指標になることを見出した。一方,中範囲特徴,特に2.8~6ユニコードx212Bの間のそれら;即ち,液体とガラス領域を横切るe_ISとの一貫した相関を示し,異なる長さスケールからの特徴間の安定性予測に最も重要であることが分かった。機械学習モデルに基づいて,シリカガラス安定性の最も予測的である5つの構造的特徴のセットを同定した。【JST・京大機械翻訳】

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機械的性質 , 固体の機械的性質一般

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