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機械学習による分岐高分子の伸長粘度スクリーニング

机译:通过机器学习筛选支链聚合物的伸长粘度

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摘要

PCNモデルシミュレーション結果を教師データとした機械学習によって、伸長粘度を効率的に向上させる分岐設計をスクリーニングした。高分子シミュレーションの結果を教師データとした機械学習は、類似した系を大量に対象とする必要がある場合、短時間•低負荷でのスクリーニングを可能とする。
机译:使用PCN模型模拟结果作为教师数据,通过机器学习筛选了可有效提高伸长粘度的支化设计。使用聚合物模拟的结果作为教学数据进行机器学习,可以在需要定位大量相似系统的情况下,在短时间内以低负载进行筛选。

著录项

  • 来源
    《東ソー研究?技術報告》 |2019年第2019期|31-36|共6页
  • 作者

    坂下竜;

  • 作者单位

    ファンクショナルポリマー研究所 光学材料グループ;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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