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機能性デバイスの設計を高精度化するために必要とされながらこれまで不可能であった，大規模原子モデルによるマルチフィジックスシミュレーション法を確立することが本研究の目的である。ニューラルネットワーク(Artificial Neural Network; ANN)の一種であるパーセプトロン型エネルギー関数表現による原子構造（入力値）から原子間結合エネルギーや電子構造の情報（電子状態密度など）を出力するアルゴリズムを構築した。電子状態密度に着目し、エネルギー準位を変数として累積電子状態密度を得るANNモデルの構築に成功した。
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