特集
対称性に基づいた機械学習ポテンシャルの発展とその応用
2019 年 21 巻 2 号 p. 91-96
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2019 年 21 巻 2 号 p. 91-96
近年の機械学習技術の目覚ましい進展に伴い, 物質科学分野においてもその応用が盛んに行われている. 一方でニューラルネットワークを用いた機械学習ポテンシャルの構築は1990 年代に既に試みられており近年の機械学習技術の進展とは異なる文脈での理論的な発展が背後に隠れている. 本稿では機械学習ポテンシャルの発展についてBehler-Parrinello のニューラルネットワークポテンシャルの定式化と筆者の最近の応用事例について解説する.
