講演情報
[S6.5]機械学習を用いた内殻電子励起スペクトルからの基底状態原子・電子構造解析法の開発
*高原 泉1、柴田 基洋2、溝口 照康2 (1. 東大工（院生）、2. 東大生研)
キーワード：
シリコン、酸化物、機械学習、内殻電子励起スペクトル
内殻電子励起スペクトルから直接得られる情報は励起状態における伝導帯の部分状態密度に限られる．本研究では，機械学習を組み合わせることで，基底状態における原子・電子構造を解析するための手法の開発を行った．
シリコン、酸化物、機械学習、内殻電子励起スペクトル