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J-GLOBAL ID：202202278952100480   整理番号：22A0389155

Ag-Auナノ合金の一般化可能な機械学習ポテンシャルと表面再構成,偏析および拡散への応用【JST・京大機械翻訳】

A generalizable machine learning potential of Ag-Au nanoalloys and its application to surface reconstruction, segregation and diffusion

著者 (5件)： Wang YiNan (School of Mathematical Sciences, Peking University, No.5 Yiheyuan Road Haidian District, Beijing 100871, People’s Republic of China) ,  Zhang LinFeng (Beijing Institute of Big Data Research, Beijing 100871, People’s Republic of China) ,  Xu Ben (Graduate School, China Academy of Engineering Physics, Building 9, Beijing 100193, People’s Republic of China) ,  Wang XiaoYang (Laboratory of Computational Physics, Institute of Applied Physics and Computational Mathematics, Huayuan Road 6, Beijing 100088, People’s Republic of China) ,  Wang Han (Laboratory of Computational Physics, Institute of Applied Physics and Computational Mathematics, Huayuan Road 6, Beijing 100088, People’s Republic of China)
資料名： Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering  (Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering)
巻： 30  号： 2  ページ： 025003 (26pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0484A  ISSN： 0965-0393  CODEN： MSMEEU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Ag-Au二元ナノ合金の優れた触媒特性のために,Ag-Auナノ粒子やナノピラーのようなナノ構造Ag-Auは,強い調査下にある。Ag-Auナノ合金の分子シミュレーションにおける高精度を達成するために,表面特性を第一原理精度でモデル化しなければならない。本研究では,第一原理計算で構築されたデータベースから訓練された深いニューラルネットワークに基づくAg-Auナノ合金のための一般化可能な機械学習原子間ポテンシャルを構築した。このポテンシャルは,Au(111)表面再構成の正確な予測とAg-Auナノ合金表面へのAuの偏析によって強調され,そこでは,経験的力場(EFF)が両方の場合で失敗した。さらに,表面上の吸着原子の吸着と拡散に関して,著者らの電位の全体的性能はEFFsより良好である。報告した表面特性は,表面構成のどれも訓練データベースに明示的に含まれないという意味で,潜在的モデリングにブラインドである。したがって,報告されたポテンシャルは,広範囲の特性に強い一般化能力を持ち,ナノ構造Ag-Au発生の調査において重要な役割を果たし,自由表面の正確な記述が必要である。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電位 ,  *偏析 ,  *金 ,  データベース ,  ニューラルネットワーク ,  原子間ポテンシャル ,  力の場 ,  *表面再構成 ,  ナノ構造 ,  *機械学習 ,  ナノ粒子
準シソーラス用語： 分子シミュレーション ,  ナノピラー ,  第一原理計算 ,  *合金ナノ粒子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 薄膜一般  (BK14010X) ,  金属の機械的性質  (BL01022T) ,  金属の結晶構造  (BK06000V)

タイトルに関連する用語 (10件)： Ag ,  Au ,  ナノ合金 ,  一般化 ,  機械学習 ,  ポテンシャル ,  表面再構成 ,  偏析 ,  拡散 ,  応用