研究課題
初年度は計算物理学とデータマイニングを融合した手法全体の枠組みを検討し、データマイニング等により自動生成したデータを実験データに追加して構造/物性値データベースを構築することで、当該手法の分子性結晶構造解析への適用性の実証を目指す。本研究は平成17年度において、2つの主な研究成果を得た。(1)フラーレン材料に関する粉末回折スペクトルを対象として、計算物理学とDMを融合した手法全体の枠組みを検討し、正確な電子密度を解析可能な予備知識を導入した最大エントロピー法を開発し、当該手法の分子性結晶構造解析への適用性を実証した。(2)密度汎関数理論による量子計算手法を用いて、多数の金属クラスターの構造構築及び物性の予測に成功し、金属クラスターの物性データベースの構築を行った。これらの成果を用いて、平成18年度において(1)データベースに実験値及び物理の第一原理計算で予測した材料の物性データを追加する。また、多数の分子性材料が対象として実験を継続する。(2)データマイニングにより材料の構造、構造要素及び対応する物性について構造予測、材料設計手法及び量子計算加速化手法の開発を目指す。
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