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論文

Self-learning path integral hybrid Monte Carlo with mixed ${it ab initio}$ and machine learning potentials for modeling nuclear quantum effects in water

Thomsen, B.; 永井 佑紀*; 小林 恵太; 濱田 幾太郎*; 志賀 基之

Journal of Chemical Physics, 161(20), p.204109_1 - 204109_18, 2024/11

https://doi.org/10.1063/5.0230464
 被引用回数：1 パーセンタイル：42.16(Chemistry, Physical)

SL-PIHMC-MIX法は、第一原理計算と機械学習ポテンシャルを混合した自己学習型経路積分ハイブリッドモンテカルロ法である。SL-PIHMC-MIX法を用いると、第一原理経路積分分子動力学法(PIMD法)よりも、室温の水の構造を計算し収束させるのに必要な第一原理DFT計算の回数を一桁減らすことができる。

口頭

ペロブスカイト触媒の固溶・析出挙動,1; 結晶構造

谷口 昌司*; Kan, C. Y.*; 上西 真里*; 田中 裕久*; 松村 大樹; 西畑 保雄; 水木 純一郎; 魚住 昭文*; 濱田 幾太郎*; 森川 良忠*

no journal, , 

貴金属の究極的な低減を目指し卑金属の活性を利用するため、われわれが貴金属で実現した自己再生機能(固溶・析出による粒成長抑制)の卑金属への応用を検討した。第一原理計算により酸化物への固溶析出しやすさを見積り、試作したペロブスカイトの固溶・析出挙動をXAFSにより解析した。その結果、固溶・析出しやすい組成を見いだし、耐久後も粒成長を抑制できていることを確認した。

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