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).
3月6日に配属された新入生の歓迎会を、緊急事態宣言が解除され、ようやく5月29日に開催することができました。
ただし、ZOOMによるゼミの終了後に、リモート歓迎会の形で行いました。
中井教授が日本化学会の2020年度理事に選出されました。
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
小野招聘研究員（本属：京都大学ESICB）がQMDシミュレーションの内容で科研費新学術領域『高速分子動画』公募研究に採択されました。
藤波（R元年度博士号取得）が中井研の助教に採用されました。
吉川武司研究員が東邦大学薬品物理化学教室の准教授として転出しました。