機械学習を用いた水溶液にひそむ動的秩序の抽出

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: 機械学習を用いた水溶液にひそむ動的秩序の抽出
• 著者・編者: Dam, Hieu Chi
• 著者標目: Dam, Hieu Chi
• 出版年月日等: 2016-06-15
• 出版年（W3CDTF）: 2016-06-15
• 並列タイトル等: Extraction of dynamical hidden order of water by mining simulation data
• タイトル（掲載誌）: 科学研究費助成事業研究成果報告書
• 掲載ページ: 1-6
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: データマイニング; 動的振る舞い; 水素結合ネットワーク
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: ミクロなスケールでみた水分子の振る舞いには，ランダムに見えて幅広い多様性がある．それは水が，小さな分子量（M=18）に対して，比較的大きな静電気双極子モーメントを持ち，お互いに“粘りつく”ように緊密な相互作用をして存在しているからである．また複雑なエネルギーランドスケープを持ち，様々な局所構造をとる．周りとの相互作用が大きい水分子の動きは，その相互作用を通じて周りの環境に関する情報を取り入れている．この“振る舞い”を，データマイニングするにあたり，自然言語処理的な“文脈”の解釈を行う可能性を念頭に置いて，解析系を構築した． : Water molecules with their electrostatic dipole moments and characteristic hydrogen bond network have tight interaction to each other as well as to proteins in solutions. The water molecules are moving under the interactions with the surrounding water molecules and information about the local chemical environment is implicitly included in their dynamical behaviors. By applying data mining techniques to the simulation data of protein solution, we have constructed an analysis system for analyzing the dynamical behavior of water molecules for extracting the hidden dynamical structure of protein solution.; 若手研究(B); 研究期間：2012～2015; 課題番号：24700145; 研究者番号：70397230; 研究分野：計算物理学; identifier:https://dspace.jaist.ac.jp/dspace/handle/10119/13669
• オンライン閲覧公開範囲: 限定公開
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 北陸先端科学技術大学院大学 : JAIST学術研究成果リポジトリ