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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 1.2.3 （2023年10月21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 (東京工業大学)
  • 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

GitHub repo GitHub discussions CrySPY utility