木野 日織

領域 数理情報科学領域
コース 統計科学コース
基盤機関 統計数理研究所
学位 理学博士, 東京大学
職位 教授
外部リンク https://researchmap.jp/_kino_hiori_
https://nrid.nii.ac.jp/ja/nrid/1000070282605/
https://orcid.org/0000-0002-8912-686X

キーワード

第一原理計算,GW,コンダクタンス,磁石,マテリアルズ・インフォマティクス

論文一覧（最新5件）

    • Evidence-based data mining method to reveal similarities between materials based on physical mechanisms
    • 著者: Minh-Quyet Ha, Duong-Nguyen Nguyen, Viet-Cuong Nguyen, Hiori Kino, Yasunobu Ando, Takashi Miyake, Thierry Denœux, Van-Nam Huynh, Hieu-Chi Dam
    • 出版日: 2023/2/7
    • ジャーナル名: JAPANESE JOURNAL OF APPLIED PHYSICS
    • キーワード: Dempster–Shafer theory, similarity evidence, evidence theory, Curie temperature, visualization, physical mechanism, mixture of experts, transition rare-earth metal binary allloys, magnetization
    • URL: https://cir.nii.ac.jp/crid/1050016206128544768
    • Automatic exhaustive calculations of large material space by Korringa-Kohn-Rostoker coherent potential approximation method applied to equiatomic quaternary high entropy alloys
    • 著者: T. Fukushima, H. Akai, T. Chikyow, H. Kino
    • 出版日: 2022/2/17
    • 出版社: American Physical Society (APS)
    • ジャーナル名: Physical Review Materials
    • キーワード: Automatic exhaustive exploration, AkaiKKR, Curie temperature, magnetization, residual resistivity, quaternary high entropy alloys, law aquisition
    • URL: https://cir.nii.ac.jp/crid/1050016206128571392
    • Function Decomposition Tree with Causality-First Perspective and Systematic Description of Problems in Materials Informatics
    • 著者: 木野 日織
    • 出版日: 2022
    • ジャーナル名: arXiv.org
    • URL: https://cir.nii.ac.jp/crid/1010576118628734337
    • Evidence-based recommender system for high-entropy alloys
    • 著者: Minh-Quyet Ha, Duong-Nguyen Nguyen, Viet-Cuong Nguyen, Takahiro Nagata, Toyohiro Chikyow, Hiori Kino, Takashi Miyake, Thierry Denœux, Van-Nam Huynh, Hieu-Chi Dam
    • 出版日: 2021/7/19
    • 出版社: Springer Science and Business Media LLC
    • ジャーナル名: Nature Computational Science
    • キーワード: Dempster–Shafer theory, evidence theory, high-entropy alloys, recommender system
    • URL: https://cir.nii.ac.jp/crid/1050297681105264768
    • CrySPY: a crystal structure prediction tool accelerated by machine learning
    • 著者: Tomoki Yamashita, Shinichi Kanehira, Nobuya Sato, Hiori Kino, Kei Terayama, Hikaru Sawahata, Takumi Sato, Futoshi Utsuno, Koji Tsuda, Takashi Miyake, Tamio Oguchi
    • 出版日: 2021/1/1
    • 出版社: Informa UK Limited
    • ジャーナル名: Science and Technology of Advanced Materials: Methods
    • キーワード: crystal structure prediction, Bayesian optimization, LAQA, first-principles calculations, evolutionary algorithm
    • URL: https://cir.nii.ac.jp/crid/1050016206128441344

PAGE TOP