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文書・図像類

機械学習を用いた高効率走査トンネル分光測定による物質探索

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機械学習を用いた高効率走査トンネル分光測定による物質探索

資料種別
文書・図像類
著者
吉田, 靖雄ほか
出版者
-
出版年
2021-12-27
資料形態
デジタル
ページ数・大きさ等
-
NDC
-
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資料に関する注記

一般注記：

金沢大学理工研究域数物科学系低温走査トンネル顕微鏡（STM）を用いたトンネル分光イメージングは、二次元表面の欠陥等で散乱・干渉する電子の波を捉え、物質内の電子やその電子が収まっているバンド構造の性質を明らかにする手法である。この手法は、フェルミ面やバンドの構造を極低温・強磁場でも観察できることから、...

関連資料・改題前後資料

https://kaken.nii.ac.jp/ja/search/?kw=10589790

https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PUBLICLY-18H04480/

https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PUBLICLY-18H04480/

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書誌情報

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デジタル

資料種別
文書・図像類
タイトル
機械学習を用いた高効率走査トンネル分光測定による物質探索
著者・編者
吉田, 靖雄
Yoshida, Yasuo
著者標目
吉田, 靖雄
Yoshida, Yasuo
出版年月日等
2021-12-27
出版年（W3CDTF）
2021-12-27
並列タイトル等
Material search with high-speed and efficient scanning tunneling spectroscopy based on machine learning
次世代物質探索のための離散幾何学
Discrete Geometric Analysis for Materials Design
タイトル（掲載誌）
令和1(2019)年度 科学研究費補助金 新学術領域研究(研究領域提案型) 研究実績の概要 = 2019 Research Project Summary
巻号年月日等（掲載誌）
2018-04-01 – 2020-03-31
掲載巻
2018-04-01 – 2020-03-31