書誌事項
- タイトル別名
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- 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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説明
<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>
収録刊行物
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- 高圧力の科学と技術
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高圧力の科学と技術 31 (3), 132-139, 2021
日本高圧力学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390291115030040576
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- NII論文ID
- 130008159019
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- NII書誌ID
- AN10452913
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- ISSN
- 13481940
- 0917639X
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- NDL書誌ID
- 032003299
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- Crossref
- CiNii Articles
- KAKEN
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可