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https://hdl.handle.net/20.500.14094/90008217
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90008217 (fulltext)
pdf
2.98 MB
5
メタデータ
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メタデータID
90008217
アクセス権
open access
出版タイプ
Version of Record
タイトル
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
著者
島村, 孝平 ; 下條, 冬樹 ; 田中, 成典
著者ID
A1705
研究者ID
1000060772647
著者名
島村, 孝平
Shimamura, Kohei
シマムラ, コウヘイ
所属機関名
システム情報学研究科
著者名
下條, 冬樹
著者ID
A0271
研究者ID
1000010379480
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/profile/ja.c07e328da483e766520e17560c007669.html
著者名
田中, 成典
Tanaka, Shigenori
タナカ, シゲノリ
所属機関名
システム情報学研究科
収録物名
日本神経回路学会誌
巻(号)
26(4)
ページ
145-155
出版者
日本神経回路学会
刊行日
2019-12-05
公開日
2021-04-27
抄録
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.
カテゴリ
システム情報学研究科
学術雑誌論文
権利
© 2019 日本神経回路学会
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資源タイプ
journal article
言語
Japanese (日本語)
ISSN
1340-766X
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eISSN
1883-0455
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DOI
https://doi.org/10.3902/jnns.26.145
NAID
130007795111
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