研究会のメモ。
原子間ポテンシャルの高精度モデリング J. Behler and M. Parrinello PRL 98 146401 (2007)
原子間力の非調和力定数の決定 熱伝導率 PRL 113, 185501 (2014) PRB 92, 054301 (2015) JPSJ 87, 圧縮センシング (LASSO)を使うと、計算量が激減する。
実験データを再現するように結晶構造を決める。シミュレーティッドアニーリングでは遅いが、機械学習(ベイズ)では速い。
土師 将裕（東京大学 物性研究所） 圧縮センシングによる走査トンネル顕微鏡の高精度測定
y = A x yが実空間 (観測量) xが波数空間 (目的) Aはフーリエ変換 yが欠けているときに、xを求めたい。
Y. Nakanishi-Ohno, MH, JPSJ 85, 093702 (2016)
田村 亮（東京大学大学院新領域創成科学研究科, 物質・材料研究機構） ベイズ最適化と材料・物性研究への応用
ベイズ最適化をするアプリケーション COMBO
ガスアトマイズ最適化 超合金粉末の最適化 R. Tamura, et al. Material & Design 198, 109290 (2020)
Liイオン伝導度最適化 K. Homma, et al. The Journal of Physical Chemistry C 124, 12865 (2020)
二元系 最高充填率 二次元二元系 9種類 三次元三元系 164種類
寺山 慧(横浜市立大学) クライオEM密度マップからの生体分子ダイナミクス情報推定-データベース・シミュレーション・機械学習の融合
能動的な相図探索 Phys. Rev. Mater. 2019 JJAP 2019
Nature Machine Intelligence
Jackknifeの理解がおかしい。n個のデータを持つrに対して、まずbin_sizeで平均し、n/bin_sizeのデータを作ってから、それをJackknifeで一個外しては平均を取り、それに対してビンダー比を計算してもうまくいかない。詳しい人に聞いたらやっぱり間違っていた。まだ定義をきちんと理解できていない。