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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| dkogk04986.pdf | Dissertation_全文 | 2.18 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
| ykogk04986.pdf | Abstract_要旨 | 221.03 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
| タイトル: | Application of machine learning potential to predict grain boundary properties and development of its performant implementation |
| その他のタイトル: | 機械学習原子間ポテンシャルの結晶粒界構造探索への応用と高速化手法開発 |
| 著者: | Nishiyama, Takayuki |
| 著者名の別形: | 西山, 隆之 |
| キーワード: | machine learning interatomic potential grain boundary GPU |
| 発行日: | 23-Mar-2022 |
| 出版者: | Kyoto University |
| 学位授与大学: | 京都大学 |
| 学位の種類: | 新制・課程博士 |
| 取得分野: | 博士(工学) |
| 報告番号: | 甲第23899号 |
| 学位記番号: | 工博第4986号 |
| metadata.dc.date.granted: | 2022-03-23 |
| 請求記号: | 新制||工||1778(附属図書館) |
| 研究科・専攻: | 京都大学大学院工学研究科材料工学専攻 |
| 論文調査委員: | (主査)教授 田中 功, 教授 中村 裕之, 教授 奥田 浩司 |
| 学位授与の要件: | 学位規則第4条第1項該当 |
| DOI: | 10.14989/doctor.k23899 |
| URI: | http://hdl.handle.net/2433/275221 |
| 出現コレクション: | 090 博士(工学) |
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