# Principal deuterium Hugoniot via quantum Monte Carlo and <math>  <mi>Δ</mi></math>-learning

https://mdr.nims.go.jp/datasets/5e868547-9efe-4207-ba65-a111375f7de4

## File

- [2301.03570v2.pdf](https://mdr.nims.go.jp/filesets/0e29fb62-2770-4099-91b7-5e2215089e90/download) ([Detail](https://mdr.nims.go.jp/filesets/0e29fb62-2770-4099-91b7-5e2215089e90.md))

## Id

5e868547-9efe-4207-ba65-a111375f7de4

## Local identifier



## Visibility

open_to_public

## State

published

## Created at

2024-08-09T14:12:49.129748Z

## Updated at

2024-08-21T07:30:24.227653Z

## Published at

2024-08-21T07:30:24.766343Z

## Doi



## First published url

https://doi.org/10.1103/physrevb.110.l041107

## Date published

2024-07-01

## Recorded date published

2024-7

## Resource type

journal_article

## Manuscript type

accepted_manuscript

## Collection



## Title

- title: Principal deuterium Hugoniot via quantum Monte Carlo and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mi
    mathvariant="normal">Δ</mml:mi></mml:math>-learning
  title_type: original
  lang: en

## Description

- description: 本論文では、実験で得られている150GPaまでの圧力に対する重水素のHugoniot曲線を、第一原理量子モンテカルロ法に基づく分子動力学計算で再現した結果を報告する。我々のTurboRVBを利用した第一原理量子モンテカルロ法の結果を学習させた機械学習ポテンシャルをつかった分子動力学計算によって得られたHugnoit領域における重水素の状態曲線は、最新の実験結果と非常によく一致することが分かった。第一原理量子モンテカルロ法と機械学習ポテンシャルを組み合わせることで精度の高い分子動力学計算を行う手法は、フォノン計算などにも適用可能である。
  description_type: abstract
  lang: und

## Creator

- name: Giacomo Tenti
  role: author
- name: Kousuke Nakano
  role: author
  orcid: https://orcid.org/0000-0001-7756-4355
  organization: National Institute for Materials Science
- name: Andrea Tirelli
  role: author
- name: Sandro Sorella
  role: author
- name: Michele Casula
  role: author

## Contact agent



## Publisher

organization: American Physical Society (APS)

## Managing organization



## Keyword

- subject: 第一原理量子モンテカルロ法
  schema: not_defined
- subject: 高圧水素
  schema: not_defined
- subject: 機械学習ポテンシャル
  schema: not_defined
- subject: 分子動力学計算
  schema: not_defined

## Rights

- description: arXiv.org perpetual, non-exclusive license 1.0
  identifier: http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/

## Other identifier(s)



## Data origin

- data_origin_type: other

## Embargo



## Journal

- title: Physical Review B
  issn: 1550235X
  volume: '110'
  issue: '4'
  article_number: L041107

## Conference



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## Funding

- identifier: JP21K17752
  funder_name: Japan Society for the Promotion of Science
  description: 革新的信頼性を持つニューラルネットワーク力場の作成とその2次元層状物質への応用
- identifier: JP21K03400
  funder_name: Japan Society for the Promotion of Science
  description: 第一原理量子モンテカルロ法を用いた層状物質に対する第一原理フォノン計算の実現
- identifier: JPMXS0320220025
  funder_name: Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
  description: 第一原理量子モンテカルロ法に基づく次世代電子状態計算手法の開発と応用

## Instrument



## Instrument operator



## Instrument managing organization



## Measurement method



## Specimen



## Chemical composition



## Structure for specimen



## Structural feature for specimen



## Specific property for specimen



## Process for specimen treatment



## Computational method



## Energy level/transition state



## Software



## Custom property



## Fileset

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  content_type: application/pdf
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