Presentation Information
[19a-B201-6]A total-energy prediction model for silicon crystal structures by partial least squares
〇Yusuke Noda1, Eiji Kamiyama1,2, Hiroya Iwashiro2, Koji Sueoka1 (1.Okayama Pref. Univ., 2.GlobalWafers Japan Co., Ltd.)
Keywords:
silicon,first-principles calculation,machine learning
密度汎関数理論（DFT）に基づく第一原理計算は幅広い研究分野で使われているが，計算コストの観点から，DFT計算上で1,000原子オーダー以上の大規模系を扱うことは困難である．この問題点を克服するため，近年では機械学習原子間ポテンシャルを用いた大規模系の材料計算が注目されている．本研究では，部分的最小二乗法（PLS）の機械学習モデルに基づく原子間ポテンシャルの手法開発に取り組み，シリコン結晶構造の全エネルギー予測のテスト計算を行った．