著者

後藤 隆一 下條 冬樹 星野 公三

出版者

一般社団法人 日本物理学会

雑誌

日本物理学会講演概要集

巻号頁・発行日

vol.57, 2002

著者

大村 訓史 下條 冬樹

出版者

一般社団法人 日本物理学会

雑誌

日本物理学会講演概要集 71.1 (ISSN:21890803)

巻号頁・発行日

pp.1704, 2016-03-19 (Released:2017-07-10)

著者

島村 孝平 下條 冬樹 田中 成典

出版者

日本神経回路学会

雑誌

日本神経回路学会誌 (ISSN:1340766X)

巻号頁・発行日

vol.26, no.4, pp.145-155, 2019

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<p>分子動力学(MD)法は,原子毎に立てられたNewtonの運動方程式を逐次的に解くことで系全体の原子ダイナミクスを追跡できる計算機シミュレーション手法であり,ミクロな現象の解明に役立つことから材料分野や生物分野では標準的な手法として認識されている.近年,人工ニューラルネットワーク(ANN)の万能近似性を活用して,従来のMD法が抱えていた精度と計算コストの難点を克服するANN原子間相互作用ポテンシャル(ANN potential)の開発が活発に行われ新局面を迎えている.本稿では,ANN potentialの基本的なアルゴリズムについて,応用例を交えながら,現在直面している回帰学習のデータ不均衡問題などの解決すべき課題について述べる.</p>