論文の概要: Data-driven identification and analysis of the glass transition in
polymer melts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14220v1
- Date: Fri, 25 Nov 2022 16:32:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-28 18:42:16.073535
- Title: Data-driven identification and analysis of the glass transition in
polymer melts
- Title(参考訳): データ駆動による高分子融液中のガラス転移の同定と解析
- Authors: Atreyee Banerjee, Hsiao-Ping Hsu, Kurt Kremer, Oleksandra Kukharenko
- Abstract要約: 本稿では, 高分子鎖の構造的揺らぎ情報に基づくデータ駆動型アプローチを提案する。
クラスタリングによる主成分分析を用いて,液体状態とガラス状態の区別を行い,限界値のT_g$を予測する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 19.444636864515726
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a data-driven approach based on information about structural
fluctuations of polymer chains, which clearly identifies the glass transition
temperature $T_g$ of polymer melts of weakly semiflexible chains. We use
principal component analysis (PCA) with clustering to distinguish between
liquid and glassy states and predict $T_g$ in the asymptotic limit. Our method
indicates that for temperatures approaching $T_g$ from above it is sufficient
to consider short molecular dynamics simulation trajectories, which just reach
into the Rouse-like monomer displacement regime. The first eigenvalue of PCA
and participation ratio show sharp changes around $T_g$. Our approach requires
minimum user inputs and is robust and transferable.
- Abstract(参考訳): 本研究では, 高分子鎖の構造揺らぎに関する情報に基づくデータ駆動アプローチを提案し, 弱半フレキシブル鎖の高分子融液のガラス転移温度$t_g$を明確に同定する。
クラスタリングによる主成分分析 (PCA) を用いて, 液体状態とガラス状態の区別を行い, 漸近限界におけるT_g$の予測を行う。
以上よりT_g$の温度に近づくと,ロース型モノマー変位系に到達した短い分子動力学シミュレーション軌道を考えるだけで十分であることを示す。
PCAと参加率の最初の固有値は、T_g$あたりの急激な変化を示す。
我々のアプローチは最小限のユーザ入力を必要とし、堅牢で転送可能である。
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