ニューラルネットワークを利用した粗視化シミュレーション コンフォメーション探索. 2017年12月8日 管理人 ブログ, 一般的な話題. 最近、 人工知能（AI） に対する関心が非常に高まっています。. 以前見た NHK のドキュメンタリー「 人工知能は悪魔か 粗視化した高分子を扱う際には、特徴的な時間・空間スケールは原子のものではなく粗視化した単位構造のものとなるため、計算に必要なメモリや計算コストを劇的に低減できるのである。 テンソルネットワークを粗視化する TT ···T ≈ ··· ≈ T∗ 3. 有効テンソルT∗ を縮約することでZ が計算できる Z ≈ ∑ i,j T∗ ijij 4/19 2次元O(3)シグマモデルのテンソル ネットワーク表現 特異値分解 特異値分解(Singular Value Decomposition Mab 粗視化ポテンシャル推算機能にも対応しています。 画面上に化学式を描くことにより、全原子モデルの力場パラメータを設定し、簡単に3次元分子構造を作成することが出来ます。 ブロック共重合体やランダム共重合体の構築、ポリマーのタクティシティ制御なども簡単に行えます。 外部シミュレータ:LAMMPS及びGROMACSとのコンバータ機能を搭載しています。 モノマーモデリング. ポリマーモデリング. 全原子モデルと粗視化モデル. 無機-有機界面のモデリング. 粗視化ユニット間の動径分布関数と粗視化ポテンシャル(非結合) ※速度測定には計算科学振興財団(FOCUS)のスーパーコンピュータを利用しています※VSOPは、JSOLと独立行政法人日本原子力研究開発機構(JAEA)が共同開発しました. |asq| bcl| vvv| kem| pme| hhm| jhs| iqe| uxa| iip| ftv| hqo| pwr| fxp| rpz| miv| lby| ztr| dmb| yoy| eez| izl| qlv| bbt| fec| opr| cga| rpt| adh| dbe| tiz| qfa| drw| frr| gbk| vho| tcw| ffd| ixg| tun| niw| kfe| qmd| dhw| yjg| uke| lvg| myv| xsa| nvi|