Erina Fujita
(Center for Basic Research on Materials/Data-driven Materials Research Field/Materials Modeling Group, National Institute for Materials Science)
;
Chang Liu
(The Institute of Statistical Mathematics)
;
Asuka Ishikawa
(Tokyo University of Science, Graduate School of Advanced Engineering Department of Materials Science and Technology)
;
Tomoya Mato
(Center for Basic Research on Materials/Data-driven Materials Research Field/Materials Modeling Group, National Institute for Materials Science)
;
Koichi Kitahara
(National Defense Academy)
;
Ryuji Tamura
(Tokyo University of Science, Graduate School of Advanced Engineering Department of Materials Science and Technology)
;
Kaoru Kimura
(The Institute of Statistical Mathematics)
;
Ryo Yoshida
(The Institute of Statistical Mathematics)
;
Yukari Katsura
(Center for Basic Research on Materials/Data-driven Materials Research Field/Materials Modeling Group, National Institute for Materials Science)
説明:
(abstract)準結晶は特異な対称性を示す固体材料である。1984年の発見以来、約100種の安定な準結晶が見つかった。機械学習による準結晶研究が進められているが、オープンデータの不足が課題だ。本研究では、準結晶の組成・構造・物性データを包括的に収集し、オープンデータセットの構築を目指している。
権利情報:
キーワード: Databases, Electronic properties and materials, Metals and alloys
刊行年月日: 2024-11-13
出版者: Springer Nature
掲載誌:
研究助成金:
原稿種別: 出版者版 (Version of record)
MDR DOI:
公開URL: https://doi.org/10.1038/s41597-024-04043-z
関連資料:
その他の識別子:
連絡先:
更新時刻: 2024-12-05 12:47:25 +0900
MDRでの公開時刻: 2024-12-05 12:47:25 +0900
| ファイル名 | サイズ | |||
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| ファイル名 |
s41597-024-04043-z.pdf
(サムネイル)
application/pdf |
サイズ | 1.91MB | 詳細 |