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  1. 大学誌
  2. 第55巻

08_機械学習ポテンシャルによる溶融鉄構造再現性の検討

https://sangitan.repo.nii.ac.jp/records/18
https://sangitan.repo.nii.ac.jp/records/18
662c637a-a04c-4680-82b6-d98d7fb97531
名前 / ファイル ライセンス アクション
vol55_08_研究ノート_森 vol55_08_研究ノート_森 英喜_p49-51 (485.9 kB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2022-03-10
タイトル
タイトル 08_機械学習ポテンシャルによる溶融鉄構造再現性の検討
タイトル
タイトル Consideration of Transferability of Molten Iron of Machine Learning Potentials
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 研究ノート
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Machine Learning potential
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 first principles calculation
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 molten iron
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
著者 森, 英喜

× 森, 英喜

森, 英喜

ja-Kana モリ, ヒデキ

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奥村, 雅彦

× 奥村, 雅彦

奥村, 雅彦

ja-Kana オクムラ, マサヒコ

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板倉, 充洋

× 板倉, 充洋

板倉, 充洋

ja-Kana イタクラ, ミツヒロ

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The inter-atomic potential based on artificial neural network (ANN) is very promising tool for atomic modeling. Using high quality training set constructed by First principles calculation based on Density functional theory (DFT), ANN potential would become sophisticated replica of DFT. However, the transferability of ANN potential depends on the DFT training dataset. In this study, we perform molecular dynamics (MD) calculations for molten iron, which is not directly included in the training data. We also examine the results to discuss the applicability of the constructed potential.
書誌情報 産業技術短期大学誌
en : BULLETIN OF COLLEGE OF INDUSTRIAL TECHNOLOGY

巻 55, 号 1, p. 49-51, 発行日 2022-03-10
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0916-3727
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Ver.1 2023-06-20 13:56:30.120931
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