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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김도균 (부산대학교) 박철홍 (부산대학교)
저널정보
한국물리학회 새물리 새물리 제70권 제5호
발행연도
2020.5
수록면
398 - 404 (7page)

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지도형 기계학습법을 사용하여, 인경신경망에 원자간 상호작용 포텐셜을 계산하는 방법을 연구하였다. 제일원리 분자동역학 계산을 통해, 1만개 이상의 원자구조를 만들고, 각 구조에 대응하는 총에너지를 이용하여, 지도학습을 통해, 인공신경망이 원자간 상호작용에너지를 예측할 수 있게 하였다. 두 가지 형태의 인공신경망 : 원자간 거리에 따른 에너지 변화를 기술하는 신경망과 원자결합각도 변화에 따라 에너지 변화를 기술하는 인공신경망을 사용하였다. 실리콘 반도체 물질에 이 방법을 적용하여, 총에너지가 meV/atom의 정확성으로 예측 가능한 것을 알았다. 본 기계학습을 통해 실리콘 내 원자간 상호작용 포텐셜을 구할 수 있었다.
#신경망 #원자간 포텐셜 #기계학습 #총에너지 #실리콘 #Neural network #Atom-pair potential #Machine-learning #Total energy #Si

목차

I. 서론
II. 연구방법
III. 계산 결과 및 논의
IV. 원자간 상호작용 포텐셜 계산
V. 결론
REFERENCES

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