第一原理計算と機械学習に基づく衝撃圧縮挙動の分子動力学計算

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タイトル別名
  • Molecular Dynamics Simulation of Shock Compression Behavior Based on First-Principles Calculation and Machine-Learning
  • ダイイチ ゲンリ ケイサン ト キカイ ガクシュウ ニ モトズク ショウゲキ アッシュク キョドウ ノ ブンシ ドウリキガク ケイサン

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抄録

<p>Artificial neural network (ANN) potential, which is an interatomic potential constructed by machine-leaning, attracts attention as a promising method to achieve extra-large-scale molecular dynamics (MD) simulation with first-principles accuracy. Application of this ANN-MD to far-from-equilibrium phenomena is very important in not only materials science but also high-pressure research field. In this article, a research example of ANN-MD simulation for elastic- and plastic-shock compression behavior in crystalline silica was described.</p>

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