革新的信頼性を持つニューラルネットワーク力場の作成とその2次元層状物質への応用
具有创新可靠性的神经网络力场的创建及其在二维层状材料中的应用
基本信息
- 批准号:21K17752
- 负责人:
- 金额:$ 3万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
- 财政年份:2021
- 资助国家:日本
- 起止时间:2021-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
申請者は, 多体シュレーディンガー方程式を厳密に解く第一原理量子モンテカルロ法のオリジナルな計算コード”TurboRVB”を, 世界中の研究者と共同で開発し [K. Nakano et al., J. Chem. Phys. 152, 204121 (2020)], 従前法では太刀打ちできない物質の電子状態を研究してきた. 本研究では, 複数の空間スケールを跨ぐ「マルチスケール計算」にまで視野を広げ, 申請者が追究してきた電子階層での厳密性が, より大きな空間スケール (i.e., 分子動力学階層)においても重要な役割を果たすことを明らかにする. 今年度の特筆すべき成果は, Hugoniot領域と呼ばれる温度・圧力領域における水素に対して, 第一原理量子モンテカルロ法の精度での分子動力学計算を可能にする, 機械学習力場を作成することに成功したことである. 上記温度・圧力領域においては, 電磁プレートを利用した実験により, 正確な水素の状態方程式が得られている. つまり, この領域では, 通常, 高圧・高温下では難しい, 実験と計算の比較を行うことができる. 独自に開発した, SOAP(Smooth Overlap of Atomic Positions)を利用したコードにより, 第一原理量子モンテカルロ法の結果を再現する機械学習力場を構築できた. その構築した機械学習力場を利用した分子動力学計算により, 第一原理量子モンテカルロ法がHugoniot領域における水素の状態方程式を正確に再現できることを明らかにした. また, 上記目標を達成するために必要な第一原理量子モンテカルロ法に係る要素技術開発, 及び, 計算条件の検証を, いくつかの化合物を利用して進めた点でも進捗があった.
The applicant proposed to solve the multi-body equations in a compact way by using the first-principle quantum mechanics method, and jointly developed the TurboRVB by researchers in the world. Nakano et al., J. Chem. Phys. 152, 204121 (2020)], The study of electronic states of matter by the former method of In this study, multiple space objects are considered to be the most important objects in the field of vision, and applicants are asked to investigate the confidentiality of the electronic hierarchy, i.e., Molecular dynamics hierarchy This year's special achievements include the Hugoniot field, the temperature and pressure field, the water element field, the molecular dynamics calculation of the first-principle quantum technology method, and the mechanical learning force field. In addition, the equation of state of water element is obtained by using electromagnetic radiation in the field of temperature and pressure.つまり, この领域では, 通常, 高圧·高温下では难しい, 実験と计算の比较を行うことができる. In order to develop independently, SOAP(Smooth Overlap of Atomic Positions) is used to construct mechanical learning force field by reproducing the results of first-principle quantum technology. Construction of mechanical learning force field utilization of molecular dynamics calculation, first principles quantum mechanics method Hugoniot domain, water element equation of state correct reproduction To achieve the above objectives, it is necessary to develop first-principle quantum chemistry methods for system elements, and to calculate conditions for the identification and utilization of compounds.
项目成果
期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Recent progress in the ab-initio quantum Monte Carlo code, TurboRVB
从头算量子蒙特卡罗代码 TurboRVB 的最新进展
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Y. Nikaidou;T. Ichiba;K. Hongo;F. A Reboredo;R. Maezono;K. Nakano;K. Hongo;K. Nakano;前園涼;本郷研太;R. Maezono;K. Nakano;K. Nakano
- 通讯作者:K. Nakano
Turbo-Genius: A python-based workflow system for quantum Monte Carlo package
Turbo-Genius:基于Python的量子蒙特卡罗工作流系统包
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Y. Nikaidou;T. Ichiba;K. Hongo;F. A Reboredo;R. Maezono;K. Nakano;K. Hongo;K. Nakano;前園涼;本郷研太;R. Maezono;K. Nakano
- 通讯作者:K. Nakano
Diffusion Monte Carlo Study on Relative Stabilities of Boron Nitride Polymorphs
- DOI:10.1021/acs.jpcc.1c10943
- 发表时间:2021-11
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Yutaka Nikaido;Tom Ichibha;K. Hongo;F. Reboredo;K. C. Kumar;P. Mahadevan;R. Maezono;K. Nakano
- 通讯作者:Yutaka Nikaido;Tom Ichibha;K. Hongo;F. Reboredo;K. C. Kumar;P. Mahadevan;R. Maezono;K. Nakano
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中野 晃佑其他文献
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