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Editor’s Choiceに選出されました

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Editor's Choiceに選出されました。

"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., in press (2019). (Editor's Choice)

DC-TDDFTB-MDの論文がJ. Chem. Theory Comput.のカバーイメージに採用されました

大規模励起状態ダイナミックス手法、DC-TDDFTB-MDの論文がJ. Chem. Theory Comput.の"カバーイメージ"に採用されました。

"Development of Large-Scale Excited-State Calculations Based on the Divide-and-Conquer Time-Dependent Density Functional Tight-Binding Method"

Nana Komoto, Takeshi Yoshikawa, Junichi Ono, Yoshifumi Nishimura, and Hiromi Nakai, J. Chem. Theory Comput.

大規模量子分子動力学シミュレーションプログラムDCDFTBMDの解説論文がJ. Comput. Chem.に掲載されました

大規模量子分子動力学シミュレーションプログラムDCDFTBMDの解説論文がJ. Comput. Chem.の'Software News and Updates'に掲載されました

"DCDFTBMD: Divide‐and‐Conquer Density Functional Tight‐Binding Program for Huge‐System Quantum Mechanical Molecular Dynamics Simulations"
Yoshifumi Nishimura Hiromi Nakai, J. Comput. Chem.