Integration of computational chemistry and machine learning for quantitative prediction of microscopic properties of polymers

计算化学和机器学习的集成用于定量预测聚合物的微观特性

• 批准号: 19K05372
• 负责人: Takayanagi Masayoshi
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: The Institute of Statistical Mathematics (2021)Shiga University (2019-2020)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2022-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K05372/
• 关键词: 分子シミュレーション; 分子動力学計算; 密度汎関数理論計算; ラジカル重合; ビニルポリマー; 量子化学計算; 立体規則性; ポリメタクリル酸メチル; ＲｅｄＭｏｏｎ法; Red Moon法; 機械学習; 有機金属錯体; 分子動力学シミュレーション; ベイズ最適化; Red Moon

项目成果

高分子タクティシティの定量的予測への機械学習手法の適用

机器学习方法在聚合物立构规整度定量预测中的应用

• 发表时间: 2021
• 作者: Kitao Takashi;MacLean Michael W. A.;Nakata Kazuki;Takayanagi Masayoshi;Nagaoka Masataka;Uemura Takashi;高柳 昌芳
• 通讯作者: 高柳 昌芳

Red Moon法によるラジカル重合ポリメタクリル酸メチルの立体規則性に関する理論的研究

红月法理论研究自由基聚合聚甲基丙烯酸甲酯的立构规整性

• 发表时间: 2019
• 作者: Zizhen Rao;高柳 昌芳;長岡 正隆
• 通讯作者: 長岡 正隆

Ab Initio Quantitative Prediction of Tacticity in Radical Polymerization of Poly(methyl methacrylate) by a Molecular Simulation Technique with the Conformation Indexing for Multiple Transition States

利用多过渡态构象指数分子模拟技术从头定量预测聚甲基丙烯酸甲酯自由基聚合过程中的立构规整度

• DOI: 10.1021/acs.jpcc.0c01812
• 发表时间: 2020
• 期刊: The Journal of Physical Chemistry C
• 作者: Zizhen Rao;Takayanagi Masayoshi;Nagaoka Masataka
• 通讯作者: Nagaoka Masataka

タクティシティ定量的予測を実現する Red Moon重合シミュレーション： 力場パラメータ最適化への データサイエンス的手法の導入

定量预测立构规整度的红月聚合模拟：引入数据科学方法进行力场参数优化

• 发表时间: 2019
• 作者: 高柳 昌芳;岩山 幸治;Zizhen Rao;長岡 正隆
• 通讯作者: 長岡 正隆

ラジカル重合シミュレーションによる立体規則性の再現および微視的機構の解釈

通过自由基聚合模拟再现立构规整性并解释微观机制

• 发表时间: 2021
• 作者: Zizhen Rao;高柳 昌芳;長岡 正隆
• 通讯作者: 長岡 正隆