超伝導体のためのin silicoマイニングに向けて-Gordian Knotの切断【JST・京大機械翻訳】

Babic Vedad; Panas Itai

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219922224478 整理番号：22P0334000

超伝導体のためのin silicoマイニングに向けて-Gordian Knotの切断【JST・京大機械翻訳】

Towards In Silico Mining for Superconductors -- Cutting the Gordian Knot

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発行年： 2022年04月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月19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。

密度汎関数理論から得られた電子バンド構造からの超伝導の実験的臨界温度を予測するためのランダムフォレスト回帰ベースの教師つき機械学習法を示した。実験と理論間のこの相補性は,Kohn-ShamとBogoliubov-De Gennes方程式[W.Kohn,W,EKU Gross,およびLNオリーブra,Int.J.J.J.J.超伝導ギャップに対して決定的になるEFから離れているKohn-Sham密度汎関数理論バンド構造における特徴は,この分割と調和的な物理的理解を示す。この段階でのSCの微視的機構に一致せず,異なるクラスの材料において,異なる電子特性が超伝導の原因であることを意味した。しかし,クラスの既知のメンバーに関する訓練は,新しいメンバーの性能を予測する可能性がある。二元A3Xと三元A6XY金属間化合物,A=V,Nbを含むA15材料についてこの方法を検証し,この2つは実際に同じクラスの超伝導体に属することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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物理化学一般 , 分子の電子構造 , 電子構造一般

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