『DCDFTBMD』と『RAQET』プログラムの解説論文が2018-2019年のトップダウンロード論文になりました

『DCDFTBMD』と『RAQET』プログラムの解説論文が2018-2019年のトップダウンロード論文になりました。

Certficate

"DCDFTBMD: Divide‐and‐Conquer Density Functional Tight‐Binding Program for Huge‐System Quantum Mechanical Molecular Dynamics Simulations"

"RAQET: Large‐Scale Two‐Component Relativistic Quantum Chemistry Program Package"

--<以下、Wileyからのメール>--

Congratulations — your work was one of the top downloaded in recent publication history!

Dear Author,

We are excited to share that your research, published in Journal of Computational Chemistry, is among the top 10% most downloaded papers!

Dcdftbmd: Divide‐and‐Conquer Density Functional Tight‐Binding Program for Huge‐System Quantum Mechanical Molecular Dynamics Simulations

RAQET: Large‐scale two‐component relativistic quantum chemistry program package

What this means for you:
Among work published between January 2018 and December 2019, yours received some of the most downloads in the 12 months following online publication.
Your research generated immediate impact and helped to raise the visibility of Journal of Computational Chemistry.

Thank you for helping to grow our profile so that work like yours is more discoverable.

Best wishes,
Journal of Computational Chemistry

ペロブスカイト太陽電池におけるポーラロン形成の論文がPCCP 2019 HOT Articleに選ばれました

ペロブスカイト太陽電池におけるポーラロン形成のDC-DFTB-MDシミュレーションの論文が"PCCP 2019 HOT Article"に選ばれました。

“Quantum mechanical molecular dynamics simulations of polaron formation in methylammonium lead iodide perovskite”
H. Uratani, C-P. Chou, H. Nakai, Phys. Chem. Chem. Phys., 22, 97-106 (2020). (PCCP 2019 HOT Article)

Ubiquitous Protonの解説論文がWIREs Comput. Mol. Sci.のカバーイメージに採用されました

種々の系におけるプロトン移動に対する量子力学的分子動力学シミュレーションを解説した論文がWIREs Comput. Mol. Sci.の"カバーイメージ"に採用されました。

"Recent advances in quantum-mechanical molecular dynamics simulations of proton transfer mechanism in various water-based
environments"

Aditya W. Sakti Yoshifumi Nishimura Hiromi Nakai
WIREs Computational Molecular Science, Volume 10, Issue 1, e1459
First Published: 05 December 2019

「機械学習による実験条件最適化」の論文がChem. Lett.のインサイドカバーに採用されました

岩本武明研究室(東北大学)と共同で行った「機械学習による実験条件最適化」の論文がChem. Lett.のインサイドカバーに採用されました

"Virtual reaction condition optimization based on machine learning for a small number of experiments in high-dimensional continuous and discrete variables"
M. Fujinami, J. Seino, T. Nukazawa, S. Ishida, T. Iwamoto, H. Nakai, Chem. Lett., 48 (8), 961-964 (2019). (Editor's Choice)