Integration of computational chemistry and machine learning for quantitative prediction of microscopic properties of polymers
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
项目状态：
已结题
起止时间：
2019-04-01 至 2022-03-31
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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
机器学习方法在聚合物立构规整度定量预测中的应用
DOI：
--
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
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
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
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
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
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
影响因子：
--
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
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
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
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
通过自由基聚合模拟再现立构规整性并解释微观机制
DOI：
--
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Zizhen Rao, 高柳 昌芳, 長岡 正隆]
通讯作者：
長岡 正隆
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