Journal of Computer Chemistry, Japan
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7 巻 , 2 号
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研究論文
  • 古山 通久, 扇谷 恵, 服部 達哉, 福長 博, 鈴木 愛, SAHNOUN Riadh, 坪井 秀行, 畠山 望, 遠藤 明, 高羽 洋 ...
    2008 年 7 巻 2 号 p. 55-62
    発行日: 2008/06/15
    公開日: 2008/06/25
    [早期公開] 公開日: 2008/03/15
    ジャーナル フリー
    数十nmから数μmの不規則な細孔構造を有する多孔体(不規則性多孔体)は、自動車触媒、排ガス処理用フィルタ、燃料電池用電極触媒、リチウム電池用電極触媒などをはじめとして様々な用途に用いられている。これら不規則性多孔体の特性・信頼性向上に向けた研究開発アプローチは、材料物性の制御、相互作用界面に注目した界面制御、大表面積・高活性化のための構造制御、に大別される。このうち構造制御は、理論的に有効な手法が存在せず、実験による経験的試行錯誤による研究開発が大きな役割を果たしてきた。著者らは、不規則性多孔体微細構造の合理的最適化というブレイクスルーに向けて、三次元多孔質シミュレータを開発してきた。本研究では、開発した三次元多孔質シミュレータを固体酸化物燃料電池(SOFC)の燃料極へと具体的に応用し、実験結果に対する合致からその妥当性を確認した。さらに、三次元多孔質シミュレータに基づく微細構造最適化のための手法を提案し、予備的な結果に基づいて提案手法の展開可能性を示すことに成功した。
  • Satoshi FUJISHIMA, Yoshimasa TAKAHASHI, Takashi OKADA
    2008 年 7 巻 2 号 p. 63-70
    発行日: 2008/06/15
    公開日: 2008/06/25
    [早期公開] 公開日: 2008/04/24
    ジャーナル フリー
    Studies on the structure–activity relationship of drugs essentially require a relational learning scheme in order to extract meaningful chemical subgraphs; however, most relational learning systems suffer from a vast search space. On the other hand, some propositional logic mining methods use the presence or absence of chemical fragments as features, but rules so obtained give only crude knowledge about part of the pharmacophore structure. This paper proposes a knowledge refinement method in the chemical structure space for the latter approach. A simple hill-climbing approach was shown to be very useful if the seed fragment contains the essential characteristic of the pharmacophore. An application to the analysis of dopamine D1 agonists is discussed as an illustrative example.
技術論文
  • 吉村 季織, 高柳 正夫
    2008 年 7 巻 2 号 p. 71-82
    発行日: 2008/06/15
    公開日: 2008/06/25
    [早期公開] 公開日: 2008/05/30
    ジャーナル フリー
    近年、化学データを数学的・統計的手法により解析する「ケモメトリクス」が盛んに用いられるようになってきた。しかし、日本の大学の化学教育の場ではほとんど取り上げられていない。ケモメトリクスや数値計算の専用ソフトウェアを使うことなく、現在最も普及しているソフトウェアのひとつであるMicrosoft Excel(Excel)の基本機能を用いてケモメトリクス計算を行うことができれば、多くの教育・研究機関で役立つものと思われる。そこで本稿では、Excelを用いたケモメトリクス計算シリーズの第1弾として、Excelでの行列の扱い方とその応用として多変量解析の基本である重回帰による曲線フィッティングを解説する。Excelで行列を扱うことは、配列を扱うことであり、配列数式に慣れる必要がある。そこで、最も簡単な配列数式から、行列の演算、行列式、逆行列の計算を行い、基礎的な配列の取り扱いを解説した。また、重回帰では、曲線データの生成と、生成したデータへの高次曲線の最小二乗フィッティングを配列数式により実行した。
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