資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名(英語) | Immiscibility of liquid Fe-Light-Element mixtures under high pressures using moleculer dynamics simulations based on machine-learning interatomic potential (SIT14-17)(abs.) |
| 資料名 | 日本地球惑星科学連合大会予稿集 (online) |
| 資料名(英語) | Abstracts, Japan Geoscience Union Meeting (online) |
| 著者 | 大村 訓史, 土屋 卓久 |
| 著者(英語) | Satoshi Ohmura, Taku Tsuchiya |
| 巻 | 2024 |
| 頁 | SIT14-17 |
| 発行年 | 2024 |
| 発行者 | 日本地球惑星科学連合 |
| 発行者(英語) | Japan Geoscience Union |
| 論文の言語区分 | 英語 (English) |
| キーワード | 不混和, 分子動力学, 機械学習ポテンシャル, 第一原理計算, 液体鉄混合系, Immiscibility, Molecular dynamics, Machine learning interatomic potential, First principle calculation, Liquid Fe mixtures |
| リンク | 日本地球惑星科学連合ホームページ |
| ID | 300043790 |