講演情報
[19p-C601-4]ベイズ情報量基準を用いたシンボリック回帰による
高分子屈折率法則の抽出
〇山根 直樹1、畠山 歓2、岩崎 悠真3、五十嵐 康彦1 (1.筑波大学、2.東京工業大学、3.物質・材料研究機構)
キーワード：
ニューラルネットワークポテンシャル,シンボリック回帰,ベイズ情報量基準
ニューラルネットワークポテンシャルは深層学習モデルで原子スケールの物理化学計算を高速に近似するもので近年急速に注目されるが，一般的な法則によって計算されるものであり，系統的誤差を内包する．そこで本研究では，予測値と目的変数のベイズ情報量基準が最小となる関数 fを求めるシンボリック回帰を用い，補正式を求める．解析の結果，高屈折率有機分子材料の実データ解析によって関係式を得ることができることを示す．