山口潤一郎研究室（早稲田大学）と共同で行った「機械学習による溶媒選択」の論文がBCSJに掲載されました
“Solvent selection scheme using machine learning based on physi-cochemical description of solvent molecules: Application to cyclic organometallic reaction”
M. Fujinami, H. Maekawara, R. Isshiki, J. Seino, J. Yamaguchi, H. Nakai, Bull. Chem. Soc. Jpn., 93, 841-845 (2020).
大規模系の非断熱励起状態ダイナミクス手法（DC-TDDFTB-FSSH)の論文がJ. Chem. Phys.の『マーカス電子移動65周年』特集に出版されました。
“Non-adiabatic molecular dynamics with divide-and-conquer type large-scale excited state calculations”
H. Uratani, H. Nakai, J. Chem. Phys., 152, 224109-1-14 (2020).
出版日（2020年6月12日）から2週間は自由にアクセスできるようです。
DC-DFTB-MD/MTDの階層的並列化の論文が J. Comput. Chem.のカバーイメージに採用されました。
“Hierarchical parallelization of divide-and-conquer density functional tight-binding molecular dynamics and metadynamics simulations”
Y. Nishimura, H. Nakai, J. Comput. Chem., 41, 1759-1772 (2020).
量子化学的記述子を用いた反応予測の論文がBCSJのSelected Paperに選ばれました。
“Quantum chemical reaction prediction method based on machine learning”
Mikito Fujinami, Junji Seino, and Hiromi Nakai, Bull. Chem. Soc. Jpn., 93, 685-693 (2020). (Selected Paper)
『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。
“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
中井教授が東北大学「スパコンプロフェッショナル」で招待講演を行いました。
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)
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
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)
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)