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J-GLOBAL ID：202202264147685432   整理番号：22A0549643

反応性原子-二原子衝突系に対する初期反応状態からの機械学習生成物状態分布【JST・京大機械翻訳】

Machine learning product state distributions from initial reactant states for a reactive atom-diatom collision system

著者 (6件)： Arnold Julian (Department of Chemistry, University of Basel, Klingelbergstrasse 80, CH-4056 Basel, Switzerland) ,  San Vicente Veliz Juan Carlos (Department of Chemistry, University of Basel, Klingelbergstrasse 80, CH-4056 Basel, Switzerland) ,  Koner Debasish (Department of Chemistry, University of Basel, Klingelbergstrasse 80, CH-4056 Basel, Switzerland) ,  Singh Narendra (Department of Mechanical Engineering, Stanford University, Stanford, California 94305, USA) ,  Bemish Raymond J. (Air Force Research Laboratory, Space Vehicles Directorate, Kirtland AFB, New Mexico 87117, USA) ,  Meuwly Markus (Department of Chemistry, University of Basel, Klingelbergstrasse 80, CH-4056 Basel, Switzerland)
資料名： Journal of Chemical Physics  (Journal of Chemical Physics)
巻： 156  号： 3  ページ： 034301-034301-12  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0275A  ISSN： 0021-9606  CODEN： JCPSA6  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： 反応性原子-原子衝突に対する特定の初期状態(状態対分布またはSTD)からの生成物状態分布を予測するための機械学習モデルを提示し,N(4S)+O_2(X3Σ_g-)→NO(X2Π)+O(3P)反応に対して定量的に試験した。ニューラルネットワークを訓練するための参照データセットは,約2000初期条件の準古典的軌道(QCT)シミュレーションから決定した最終状態分布から成る。全体として,参照QCTとSTDモデルの予測の間の二乗平均平方根差(~0.003)とR2(~0.99)によって定量化された予測精度は,試験セット,オフグリッド状態特異的初期条件,および並進,回転,および振動温度によって特徴付けられる反応物状態分布から引き出される初期条件に対して高かった。同じ初期状態分布で評価されたより粗い粒子分布(DTD)モデルと比較して,STDモデルは,反応物調製における状態分解能の付加的利点に匹敵する性能を示した。また,特定の初期状態から始まり,より多様な最終状態分布を導き,それはDTDと比較してより表現的なニューラルネットワークを必要とする。QCTシミュレーション,STDモデル,および広く用いられているLarsen-Borgnakke(LB)モデル間の直接比較は,STDモデルが定量的であるが,LBモデルは回転分布P(j′)に対して最良で,振動分布P(v′)に失敗することを示した。このように,STDモデルは,例えば直接シミュレーションモンテカルロ法を用いて,非平衡高速流をシミュレートするのに適している。Copyright 2022 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *原子 ,  *原子衝突 ,  シミュレーション ,  ニューラルネットワーク ,  非平衡状態 ,  *エネルギー分布 ,  実効値 ,  *状態 ,  *初期反応 ,  振動温度 ,  振動分布 ,  回転分布 ,  *機械学習
準シソーラス用語： *状態分布 ,  予測精度 ,  反応物 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 分子と光子の相互作用  (BH06120R) ,  分子間相互作用  (BH07020P) ,  原子とラジカルの反応  (CB06030C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 反応性 ,  原子 ,  原子衝突 ,  初期反応 ,  機械学習 ,  生成物 ,  状態分布