Application of machine learning potential to predict grain boundary properties and development of its performant implementation / 機械学習原子間ポテンシャルの結晶粒界構造探索への応用と高速化手法開発

Description

京都大学 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第23899号 / 工博第4986号 / 新制||工||1778(附属図書館) / 京都大学大学院工学研究科材料工学専攻 / (主査)教授 田中 功, 教授 中村 裕之, 教授 奥田 浩司 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Philosophy (Engineering) / Kyoto University / DFAM

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1. http://hdl.handle.net/2433/275221
2. 10.14989/doctor.k23899
3. 14301

Tags

machine learning

interatomic potential

grain boundary

GPU

500

Additional Fields

Identifer	oai:union.ndltd.org:kyoto-u.ac.jp/oai:repository.kulib.kyoto-u.ac.jp:2433/275221
Date	23 March 2022
Creators	Nishiyama, Takayuki
Contributors	西山, 隆之, ニシヤマ, タカユキ
Publisher	Kyoto University, 京都大学
Source Sets	Kyoto University
Language	English
Detected Language	English
Type	doctoral thesis, Thesis or Dissertation