人工ニューラルネットワーク原子間相互作用ポテンシャルの分子動力学法への応用と課題

DOI HANDLE Web Site Web Site 参考文献1件 オープンアクセス
  • 島村 孝平
    神戸大学大学院システム情報学研究科　計算科学専攻　計算生物学講座
  • 下條 冬樹
    熊本大学大学院先端科学研究部　基礎科学部門　物理科学分野
  • 田中 成典
    神戸大学大学院システム情報学研究科　計算科学専攻　計算生物学講座

書誌事項

タイトル別名
  • Recent Progress and Current Issues in Development of Artificial Neural Network Interatomic Potential for Molecular Dynamics Simulation
  • ジンコウ ニューラルネットワーク ゲンシ カン ソウゴ サヨウ ポテンシャル ノ ブンシ ドウリキガクホウ エ ノ オウヨウ ト カダイ

この論文をさがす

抄録

<p>分子動力学（MD）法は，原子毎に立てられたNewtonの運動方程式を逐次的に解くことで系全体の原子ダイナミクスを追跡できる計算機シミュレーション手法であり，ミクロな現象の解明に役立つことから材料分野や生物分野では標準的な手法として認識されている．近年，人工ニューラルネットワーク（ANN）の万能近似性を活用して，従来のMD法が抱えていた精度と計算コストの難点を克服するANN原子間相互作用ポテンシャル（ANN potential）の開発が活発に行われ新局面を迎えている．本稿では，ANN potentialの基本的なアルゴリズムについて，応用例を交えながら，現在直面している回帰学習のデータ不均衡問題などの解決すべき課題について述べる．</p>

収録刊行物

参考文献 (1)*注記

もっと見る

関連プロジェクト

もっと見る

詳細情報 詳細情報について

問題の指摘

ページトップへ