Journal of Computer Chemistry, Japan
Online ISSN : 1347-3824
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最新号
日本コンピュータ化学会20周年記念特集号
選択された号の論文の11件中1~11を表示しています
巻頭言
寄稿
ハイライト
解説
  • 中井 浩巳
    2021 年 20 巻 2 号 p. A26-A40
    発行日: 2021年
    公開日: 2021/09/15
    [早期公開] 公開日: 2021/08/14
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    日本コンピュータ化学会(SCCJ)は,日本化学プログラム交換機構(JCPE)と化学ソフトウェア学会(CSSJ)が合併して2002年1月1日に設立され,まもなく創立20周年を迎える.この記事では,コンピュータ化学に関連する文献を紹介することにより,SCCJの過去20年間を振り返りる.まず,化学,物理学,工学,材料科学,生化学などの研究分野ごとに文献数を比較する.次に,引用数の多い上位100位の文献のいくつかを,方法論,ソフトウェア,データベース,およびトピックに分類して説明する.

  • 田辺 和俊, 鈴木 孝弘
    2021 年 20 巻 2 号 p. A41-A48
    発行日: 2021年
    公開日: 2021/09/15
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    電子付録

    全世界に蔓延している新型コロナウイルス(COVID-19)の日本における死亡要因を探るために,都道府県別の死亡率を目的変数とし,生活や健康,社会経済的要因など各種の指標を説明変数として重回帰分析による実証研究を試みた.目的変数と説明変数との非線形関係に対処するためにSupport Vector Machineを適用し,感度分析により要因を探索した.その結果,死亡率を上げる危険要因として生活保護,都市化,貧困率,サービス業,性比の5種,死亡率を下げる防御要因として単独世帯,食事,睡眠の3要因,併せて計8種の要因が得られた.特に,いわゆる「三密」に関連する都市化,サービス業,単独世帯の3要因の寄与がもっとも大きいこと,次いで貧困層の実態を反映する生活保護と貧困率の寄与が大きいことなど,新型コロナウイルスの予防対策に関して新規かつ有用な知見が得られた.

総合論文
研究論文
  • 小林 正人, 藤森 俊和, 武次 徹也
    2021 年 20 巻 2 号 p. 48-59
    発行日: 2021年
    公開日: 2021/09/15
    [早期公開] 公開日: 2021/08/08
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    本稿では,著者らが開発してきた大規模量子化学計算手法である分割統治(DC)法において,バッファ領域を自動的に決定する手法について述べる.バッファ領域は,DC法の近似に伴い導入される誤差に直接関係し,その選択はエネルギー精度を決める要である.繰り返し計算であるDC Hartree-Fock法では,二層の階層構造を持つバッファ領域を用いる.外側バッファ領域の各原子からのエネルギー寄与を概算し,エネルギー閾値に基づいてバッファ領域をその方向に拡大すべきか否かを判断することで,バッファ領域を徐々に拡大していく.一方,繰り返し計算ではない2次Møller-Plesset摂動計算に対するDC法では,元のバッファ領域内の各原子に対してエネルギー寄与を概算し,与えられたエネルギー閾値以上の寄与を持つ原子のみをバッファ領域に残す.いずれの手法も,エネルギーに基づく1つの閾値だけをパラメータとして,ほぼ一定の精度でエネルギーを計算できることを実証した.

  • 吉村 季織, 高柳 正夫
    2021 年 20 巻 2 号 p. 60-70
    発行日: 2021年
    公開日: 2021/09/15
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    Fisher Discriminant Orthogonal Decomposition (FDOD)は,Fisher Discriminant Analysis (FDA)に正則化係数と直交分解を適用した判別分析法である.これにより,多変量データの判別分析において過学習を回避すること,グループ数以上の判別軸を求めることが可能になった.しかし,FDODは計算時間やメモリを多く消費する方法である.そこで,分析データを特異値分解して冗長データを取り除くことで,計算時間やメモリを節約する方法,Fast Fisher Discriminant Orthogonal Decomposition (FFDOD)を開発した.7054波数のデータからなる6種のセルロール系繊維の赤外級数スペクトル275個にFFDODを適用した場合,FDODと比較して約1/84の計算時間となった.特異値分解の計算を除外すると,約1/290と顕著な高速化が実現できた.また,FFDODとFDODの結果を比較することとで,計算精度においても同等であることが示された.

  • Naoto SHIMIZU, Hiromasa KANEKO
    2021 年 20 巻 2 号 p. 71-87
    発行日: 2021年
    公開日: 2021/09/15
    [早期公開] 公開日: 2021/08/14
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    Models for predicting properties/activities of materials based on machine learning can lead to the discovery of new mechanisms underlying properties/activities of materials. However, methods for constructing models that exhibit both high prediction accuracy and interpretability remain a work in progress because the prediction accuracy and interpretability exhibit a trade-off relationship. In this study, we propose a new model-construction method that combines decision tree (DT) with random forests (RF); which we therefore call DT-RF. In DT-RF, the datasets to be analyzed are divided by a DT model, and RF models are constructed for each subdataset. This enables global interpretation of the data based on the DT model, while the RT models improve the prediction accuracy and enable local interpretations. Case studies were performed using three datasets, namely, those containing data on the boiling point of compounds, their water solubility, and the transition temperature of inorganic superconductors. We examined the proposed method in terms of its validity, prediction accuracy, and interpretability.

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