Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine learning-assisted close-set X-ray diffraction phase identification of transition metals

論文の概要: Machine learning-assisted close-set X-ray diffraction phase identification of transition metals

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15410v1
Date: Fri, 28 Apr 2023 09:29:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-28 04:40:01.264009
Title: Machine learning-assisted close-set X-ray diffraction phase identification of transition metals
Title（参考訳）: 機械学習による遷移金属の近接x線回折位相の同定
Authors: Maksim Zhdanov, Andrey Zhdanov
Abstract要約: 遷移金属とその酸化物のX線回折データから結晶構造相を予測するための機械学習手法について述べる。このことは、機械学習がX線回折と結晶構造決定の分野に大きな影響を与える可能性を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Machine learning has been applied to the problem of X-ray diffraction phase prediction with promising results. In this paper, we describe a method for using machine learning to predict crystal structure phases from X-ray diffraction data of transition metals and their oxides. We evaluate the performance of our method and compare the variety of its settings. Our results demonstrate that the proposed machine learning framework achieves competitive performance. This demonstrates the potential for machine learning to significantly impact the field of X-ray diffraction and crystal structure determination. Open-source implementation: https://github.com/maxnygma/NeuralXRD.
Abstract（参考訳）: 機械学習はX線回折位相予測問題と有望な結果に応用されている。本稿では,遷移金属とその酸化物のx線回折データから,機械学習を用いて結晶構造相を予測する方法を提案する。提案手法の性能を評価し,各種設定の比較を行った。この結果から,提案する機械学習フレームワークが競合性能を実現することを示す。このことは、機械学習がX線回折と結晶構造決定の分野に大きな影響を与える可能性を示している。オープンソース実装:https://github.com/maxnygma/NeuralXRD。

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