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ドキュメント

CrySPY（クリスピー）は機械学習を利用したPython製の結晶構造探索ツールであり，クリスピーと読む． 難しい操作を必要とせず，入力ファイルを準備するだけで以下の事が自動で行える．

  • 構造生成
  • 構造最適化のジョブの実行
  • 構造最適化データの収集
  • 機械学習による候補の選択

最新バージョン

CrySPY 1.3.0 （2024年5月31日）

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ライセンス

CrySPY is distributed under the MIT License
Copyright (c) 2018 CrySPY Development Team

コード開発貢献者

  • 山下 智樹および研究室メンバー (長岡技術科学大学)
  • 佐藤 暢哉 (産業技術総合研究所)
  • 木野 日織 (物質・材料研究機構)
  • 寺山 慧 (横浜市立大学)
  • 澤端 日華瑠 (金沢大学)
  • 兼平 慎一 (大阪大学)

関連文献

  • CrySPY（ソフトウェア）

    • T. Yamashita, S. Kanehira, N. Sato, H. Kino, H. Sawahata, T. Sato, F. Utsuno, K. Tsuda, T. Miyake, and T. Oguchi,
      “CrySPY: a crystal structure prediction tool accelerated by machine learning”,
      Sci. Technol. Adv. Mater. Meth. 1, 87 (2021). Link

  • ベイズ最適化

    • T. Yamashita, N. Sato, H. Kino, T. Miyake, K. Tsuda, and T. Oguchi,
      “Crystal structure prediction accelerated by Bayesian optimization”,
      Phys. Rev. Mater. 2, 013803 (2018). Link
    • N. Sato, T. Yamashita, T. Oguchi, K. Hukushima, and T. Miyake,
      “Adjusting the descriptor for a crystal structure search using Bayesian optimization”,
      Phys. Rev. Mater. 4, 033801 (2020). Link

  • ベイズ最適化と進化的アルゴリズム

    • T. Yamashita, H. Kino, K. Tsuda, T. Miyake, and T. Oguchi,
      “Hybrid algorithm of Bayesian optimization and evolutionary algorithm in crystal structure prediction”,
      Sci. Technol. Adv. Mater. Meth. 2, 67 (2022). Link

  • LAQA

    • K.Terayama, T. Yamashita, T. Oguchi, and K. Tsuda,
      Fine-grained optimization method for crystal structure prediction",
      npj Comput. Mater. 4, 32 (2018). Link
    • T. Yamashita and H. Sekine,
      “Improvement of look ahead based on quadratic approximation for crystal structure prediction”,
      Sci. Technol. Adv. Mater. Meth. 2, 84 (2022). Link

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