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D-MS. 博士（マテリアルサイエンス）・博士（材料科学） >
D-MS. 2021年度(R03) >
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http://hdl.handle.net/10119/17768
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| タイトル: | 機械学習によるチーグラー・ナッタ触媒一次粒子の非経験的構造決定と構造性能相関解明 |
| 著者: | 髙棹, 玄徳 |
| 著者（別表記）: | たかさお, げんとく |
| キーワード: | Ziegler–Natta catalyst
genetic algorithm
structure determination
DFT
active site distribution |
| 発行日: | Mar-2022 |
| 記述: | Supervisor: 谷池 俊明
先端科学技術研究科
博士 |
| タイトル（英語）: | Machine Learning-Aided Structure Determination for Ziegler-Natta Catalysts Primary Particles and their Performance Elucidation |
| 著者（英語）: | TAKASAO, GENTOKU |
| 言語: | eng |
| URI: | http://hdl.handle.net/10119/17768 |
| 学位授与番号: | 甲第1304号 |
| 学位授与年月日: | 2022-3-24 |
| 学位名: | 博士(マテリアルサイエンス) |
| 学位授与機関: | 北陸先端科学技術大学院大学 |
| 出現コレクション: | D-MS. 2021年度(R03) (Jun.2021 - Mar.2022)
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このアイテムのファイル:
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記述 |
サイズ | 形式 |
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| abstract.pdf | 要旨 | 107Kb | Adobe PDF | 見る/開く | | paper.pdf | 本文 | 6995Kb | Adobe PDF | 見る/開く | | summary.pdf | 内容の要旨及び論文審査の結果の要旨 | 380Kb | Adobe PDF | 見る/開く |
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