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J-GLOBAL ID：202202215470153831   整理番号：22A0647880

Gaussモーメントに基づく機械学習による熱平均磁気異方性テンソル【JST・京大機械翻訳】

Thermally Averaged Magnetic Anisotropy Tensors via Machine Learning Based on Gaussian Moments

著者 (5件)： Zaverkin Viktor (Institute for Theoretical Chemistry, University of Stuttgart, Germany) ,  Netz Julia (Institute for Theoretical Chemistry, University of Stuttgart, Germany) ,  Zills Fabian (Institute for Theoretical Chemistry, University of Stuttgart, Germany) ,  Koehn Andreas (Institute for Theoretical Chemistry, University of Stuttgart, Germany) ,  Kaestner Johannes (Institute for Theoretical Chemistry, University of Stuttgart, Germany)
資料名： Journal of Chemical Theory and Computation  (Journal of Chemical Theory and Computation)
巻： 18  号： 1  ページ： 1-12  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2328A  ISSN： 1549-9618  CODEN： JCTCCE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Gaussモーメントニューラルネットワークアプローチに基づく分子テンソル量,すなわち磁気異方性テンソルをモデル化するための機械学習法を提案した。提案した方法論が0.3~0.4cm-1の精度を達成し,サンプル外配置に対して優れた一般化能力を有することを示した。さらに,Gaussモーメントに基づく機械学習原子間ポテンシャルエネルギーと組み合わせて,著者らのアプローチを適用して,磁気異方性テンソルの動的挙動を研究し,スピン-フォノン緩和へのユニークな洞察を与えた。Copyright 2022 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *磁気異方性 ,  *テンソル ,  フォノン ,  原子間ポテンシャル ,  緩和現象 ,  スピン ,  *モーメント ,  *機械学習
準シソーラス用語： 動的挙動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 分子の電子構造  (BH05010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： モーメント ,  機械学習 ,  平均 ,  磁気異方性 ,  テンソル