| 研究課題/領域番号 |
17H02930
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
数理物理・物性基礎
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
常行 真司 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 教授 (90197749)
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| 研究分担者 |
藤堂 眞治 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 教授 (10291337)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
19,240千円 (直接経費: 14,800千円、間接経費: 4,440千円)
2019年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2018年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2017年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
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| キーワード | 物質構造探索 / データ同化 / 第一原理計算 / 結晶構造解析 / 物質構造探査 |
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| 研究成果の概要 |
第一原理計算とデータ科学的手法を組み合わせることにより、実測データを活かして物質の結晶構造解析を可能にするデータ同化構造探索手法の開発を行った。X線粉末回折実験データと原子位置から計算される粉末回折データとの差異によってペナルティー関数を定義し、このペナルティ関数を原子位置で決まるポテンシャルエネルギー関数に加えてコスト関数とする。このコスト関数の大局的な最安定点を探査することにより、局所的な構造や物性の予測を得意とする第一原理計算と、秩序を反映した波数空間でのデータ取得を得意とする実験の、両方の利点を活かした構造探査を実現した
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
物質の化学組成から結晶構造を予測することは、物質科学における重要かつ極めて困難な課題である。本研究では、実験データだけでは結晶構造決定ができない場合、その不十分な実験データを利用して結晶構造シミュレーションを大幅に加速し結晶構造探索を可能にする、データ同化手法を開発した。これにより、従来捨てられていたような実験データを活かして、新物質の結晶構造を解析することが可能となり、新結晶・新物質の探索を加速することができる。
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