[18p-S2_204-1~10] 23.1 Joint Session N "Informatics"

3:00 PM - 3:15 PM JST(6:00 AM - 6:15 AM UTC)Presentation by Applicant for JSAP Young Scientists Presentation Award

[18p-S2_204-5] Anharmonic lattice dynamics of elemental metals using polynomial machine-learning potentials

〇(PC)Takuya Naruse¹, Atsuto Seko², Atsushi Togo³ (1.Kyushu Univ., 2.Kyoto Univ., 3.NIMS)

Keywords:

Phonon,Machine learning potential

本研究では，計算コストの高い非調和格子振動計算（Stochastic Self-Consistent Harmonic Approximation, SSCHA）に対し，機械学習ポテンシャルを導入することで計算の高速化を検討した．ここで，機械学習ポテンシャルには多項式型の機械学習ポテンシャルを採用した．33種の単体金属に対し系統的に実行した結果，フォノン分散曲線および各種熱力学量がいずれも実験値と良好に一致することが確認された．