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アイテム
深層学習による効率的な高精度量子化学計算結果予測手法の開発
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/212171
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2121717ece76f2-87e3-4cea-9bd5-46879eafb707
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MPS21134012.pdf (897.7 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2021-07-20 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 深層学習による効率的な高精度量子化学計算結果予測手法の開発 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東京工業大学情報理工学院情報工学系 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東京工業大学物質・情報卓越教育院 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東京工業大学情報理工学院情報工学系 | ||||||||||||
| 著者名 |
Wan, Mingda
× Wan, Mingda
× 安尾, 信明
× 関嶋, 政和
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 分子の化学的性質を予測することは，量子化学計算の主な目的の 1 つである．密度汎関数法（DFT）は，G4 (MP2) のような複雑な計算手法に比べて高速な計算手法であるが，計算精度は十分ではない．本研究では，DFT と G4 (MP2) で計算された原子化エネルギーの差を，深層学習を用いた予測によって補正可能であることを示した．QM9 データセットを用いた実験では，1 万個の学習データにより，テストデータの平均絶対誤差を 1kcal・mol-1 以下にすることができ，G4 (MP2) レベルの計算と同等の結果が得ることが出来た．この結果は，DFT と機械学習を用いた補正を組み合わせることで，計算精度では十分でない結果を補正可能である可能性を示唆している． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN10505667 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 巻 2021-MPS-134, 号 12, p. 1-4, 発行日 2021-07-20 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8833 | |||||||||||
| Notice | ||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
