深層学習 Orbital Free-DFT を開発
密度汎関数理論(DFT)における標準的な解法として、長年にわたりKohn Sham-DFT(KS-DFT)が使われてきました。KS-DFTは高精度に多くの物理現象を再現することに成功したものの、計算コストが高く大規模系のシミュレーションが困難であるという問題を含んでいます。
軌道(波動関数)を使った表現がKS-DFTの計算コストの原因であり、軌道を使わずに電子密度を直接最適化するOrbital Free-DFT(OF-DFT)はより低い計算コストで極めて高速なシミュレーションを実現します。しかしながら、OF-DFTにおいては実用に耐え得る精度の運動エネルギー汎関数が未知であるという問題があります。
アドバンスソフト株式会社では、独自に開発した場の深層化アルゴリズムを適用することで、この問題を解決しました。深層学習された運動エネルギー汎関数AdvanceSoft25を搭載した新製品Advance/OF-DFTを用いたサービスを提供いたします。
【パンフレット】 ＞深層学習 Orbital Free-DFT を開発
（PDF：847kB）
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