「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)

第13回分子科学討論会を名古屋にて口頭発表(1件)とポスター発表(5件)を行います

第13回分子科学討論会において、当研究室関連の発表が6件あります。

日程:2019年9月17日(火)~ 9月20日(金)
場所:名古屋大学 東山キャンパス
主催:分子科学会

口頭発表

  • 浦谷浩輝,周建斌,中井浩巳,"鉛ハライドペロブスカイト材料におけるポーラロン形成過程の量子分子動力学シミュレーション",口頭,2019/9/17 15:34-15:52.

ポスター発表

  • 五十幡康弘,庄子良晃,福島孝典,中井浩巳,"ジアザジボレチジン誘導体の励起状態特性に関する理論的研究",ポスター,2019/9/20 10:20 - 12:00.
  • 樽見望都,清野淳司,中井浩巳,"球面調和型基底関数を用いた凍結内殻ポテンシャル法の高精度化",ポスター,2019/9/19 15:40 - 17:20.
  • 稲森真由, 五十幡康弘, 中井浩巳,"円錐交差構造の電子状態に関する知見の探索とその応用",ポスター,2019/9/20 10:20 - 12:00.
  • 河本奈々,吉川武司,中井浩巳,"長距離補正法に基づく分割統治型時間依存密度汎関数強束縛法の開発と光異性化への応用",ポスター,2019/9/18 13:00 - 14:40.
  • 中村崇玖, 周建斌,吉川武司,大越昌樹,小野純一,Aditya Wibawa Sakti, 中井浩巳,"密度汎関数強束縛法によるRhナノクラスター上のNO解離過程の理論的解析",ポスター,2019/9/17 13:00 - 14:40.

ゼミ合宿で神川・長瀞(埼玉県)に行ってきました

8月7~9日(2泊3日)にゼミ合宿で神川・長瀞(埼玉県)に行ってきました。
今年のゼミのテーマは、「ニューラルネットワークによる多体問題へのアプローチ」で、M1,B4全員による充実した発表でした。
レクリエーションとして、宝登山(長瀞、標高~500m)のトレイルハイクをし、皆、思いっきり汗をかきました。
長瀞の川下りも満喫しました。

SCCJ2019
SCCJ2019

国際会議DFT2019にて、口頭発表(2件)を行いました

国際会議DFT2019(スペイン)において、当研究室関連の発表が2件ありました。

Date: July 22-26, 2019
Place: Alicante, Spain

口頭発表

  • ○T. M. Maier, Y. Ikabata, H. Nakai, "Local Hybrid Functionals for Relativistic 1s Core Orbital Shifts", 7/22 15:15-15:30.
  • ○Y. Ikabata, T. Nudejima, J. Seino, T. Yoshikawa, H. Nakai, "Machine-Learned Electron Correlation Model in the Form of Density Functional", 7/22 16:15-16:30.