マシンラーニングによる配座解析の時間短縮

• 﨑山 博史

  山形大学理学部理学科，〒990-8560山形市小白川町1-4-12

書誌事項

タイトル別名

• Timesaving for Conformational Analysis by Machine Learning

抄録

In the conformational analysis of [Mg(dmso)₆]²⁺ complex cation (dmso: dimethylsulfoxide), 130 candidates of the conformers were successfully narrowed down to 26 conformers by machine learning. As a result, the time required for the structural optimization turned out to be reduced to 1/8, and the machine learning was found to be effective in timesaving for conformational analysis.

収録刊行物

• Journal of Computer Chemistry, Japan

  Journal of Computer Chemistry, Japan 18 (3), 150-151, 2019

  日本コンピュータ化学会

キーワード

• マシンラーニング
• 配座解析
• 正八面体型錯体
• ディープニューラルネットワーク
• 構造予測

詳細情報

• CRID: 1390001277398286080
• NII論文ID: 130007752619
• DOI: 10.2477/jccj.2019-0020
• ISSN: 13473824
• ISSN: 13471767
• Web Site: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jccj/18/3/18_2019-0020/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • Crossref
  • CiNii Articles
  • KAKEN
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可