JP7404705B2 - Crystal material analysis equipment, crystal material analysis method, and crystal material analysis program - Google Patents
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Description
本発明は、結晶材料の解析に有用な結晶材料解析装置、結晶材料解析方法、及び結晶構造解析プログラムに関する。 The present invention relates to a crystal material analysis apparatus, a crystal material analysis method, and a crystal structure analysis program useful for analyzing crystal materials.
新しい化学物質の設計、既存の化学物質の特性の予測、及び既存の化学物質の新しい用途の探索などに、コンピュータを用いた評価、予測、及び推論などが用いられている。 Computer-based evaluation, prediction, and inference are used to design new chemical substances, predict the properties of existing chemical substances, and search for new uses for existing chemical substances.
例えば、有機化学の分野では、分子の構造、すなわち原子と、原子同士の結合関係とは、図２１（酢酸）及び図２２（酢酸メチル）のようにノード（球）とエッジ（棒）とを用いたグラフにより表される。そして、グラフを利用したグラフ類似性評価により、又はグラフを入力データとした機械学習により、材料探索、又は設計が行われている。 For example, in the field of organic chemistry, the structure of molecules, that is, atoms and the bonding relationships between atoms, is defined as nodes (spheres) and edges (rods), as shown in Figure 21 (acetic acid) and Figure 22 (methyl acetate). It is represented by the graph used. Material search or design is performed by graph similarity evaluation using graphs or by machine learning using graphs as input data.
しかし、結晶材料に関しては、単位格子が周期的にほぼ無限に繰り返されている。そのため、通常、結晶構造をグラフにより表そうとしても、グラフの大きさを決めることができない。そのため、結晶材料をグラフにより表し、類似性評価などの解析を行うことは容易ではない。 However, for crystalline materials, the unit cell is repeated periodically almost infinitely. Therefore, even if one tries to represent the crystal structure in a graph, it is usually impossible to determine the size of the graph. Therefore, it is not easy to represent crystalline materials graphically and perform analyzes such as similarity evaluation.
本件は、結晶材料の解析に有用な結晶材料解析装置、結晶材料解析方法、及び結晶構造解析プログラムを提供することを目的とする。 The purpose of this project is to provide a crystal material analysis device, a crystal material analysis method, and a crystal structure analysis program useful for analyzing crystal materials.
１つの態様では、本件の結晶材料解析装置は、
原子のデータであるノードと、２つの原子の化学結合のデータであるエッジとを有するグラフであって、結晶材料の１つの単位格子内の原子のデータである格子内ノードを有し、かつ前記単位格子内の２つの前記原子の化学結合のデータである格子内エッジを有し、更に、前記単位格子内の前記原子と化学結合を有する原子であって前記単位格子に隣接する隣接単位格子内の原子のデータである拡張ノードを有し、かつ前記格子内ノードに当たる原子と前記拡張ノードに当たる原子との間の化学結合のデータである拡張エッジとを有するグラフを用いて、結晶材料の解析を行う解析部を有する。
In one embodiment, the crystal material analysis device of the present invention includes:
A graph having nodes that are data of atoms and edges that are data of chemical bonds between two atoms, and having intralattice nodes that are data of atoms in one unit cell of a crystal material, and It has an intra-lattice edge that is data of chemical bonds between the two atoms in the unit cell, and further has an edge in an adjacent unit cell that is an atom that has a chemical bond with the atom in the unit cell and is adjacent to the unit cell. Analysis of a crystalline material is performed using a graph that has extended nodes that are data on atoms in the lattice, and extended edges that are data on chemical bonds between atoms that correspond to the nodes in the lattice and atoms that correspond to the extended nodes. It has an analysis section that performs
他の１つの態様では、本件の結晶材料解析方法は、
コンピュータが、
原子のデータであるノードと、２つの原子の化学結合のデータであるエッジとを有するグラフであって、結晶材料の１つの単位格子内の原子のデータである格子内ノードを有し、かつ前記単位格子内の２つの前記原子の化学結合のデータである格子内エッジを有し、更に、前記単位格子内の前記原子と化学結合を有する原子であって前記単位格子に隣接する隣接単位格子内の原子のデータである拡張ノードを有し、かつ前記格子内ノードに当たる原子と前記拡張ノードに当たる原子との間の化学結合のデータである拡張エッジとを有するグラフを用いて、結晶材料の解析を行う。
In another aspect, the present crystal material analysis method includes:
The computer is
A graph having nodes that are data of atoms and edges that are data of chemical bonds between two atoms, and having intralattice nodes that are data of atoms in one unit cell of a crystal material, and It has an intra-lattice edge that is data of chemical bonds between the two atoms in the unit cell, and further has an edge in an adjacent unit cell that is an atom that has a chemical bond with the atom in the unit cell and is adjacent to the unit cell. Analysis of a crystalline material is performed using a graph that has extended nodes that are data on atoms in the lattice, and extended edges that are data on chemical bonds between atoms that correspond to the nodes in the lattice and atoms that correspond to the extended nodes. conduct.
他の１つの態様では、本件の結晶材料解析プログラムは、
コンピュータに、
原子のデータであるノードと、２つの原子の化学結合のデータであるエッジとを有するグラフであって、結晶材料の１つの単位格子内の原子のデータである格子内ノードを有し、かつ前記単位格子内の２つの前記原子の化学結合のデータである格子内エッジを有し、更に、前記単位格子内の前記原子と化学結合を有する原子であって前記単位格子に隣接する隣接単位格子内の原子のデータである拡張ノードを有し、かつ前記格子内ノードに当たる原子と前記拡張ノードに当たる原子との間の化学結合のデータである拡張エッジとを有するグラフを用いて、結晶材料の解析を行わせる。
In another aspect, the present crystal material analysis program includes:
to the computer,
A graph having nodes that are data of atoms and edges that are data of chemical bonds between two atoms, and having intralattice nodes that are data of atoms in one unit cell of a crystal material, and It has an intra-lattice edge that is data of chemical bonds between the two atoms in the unit cell, and further has an edge in an adjacent unit cell that is an atom that has a chemical bond with the atom in the unit cell and is adjacent to the unit cell. Analysis of a crystalline material is performed using a graph that has extended nodes that are data on atoms in the lattice, and extended edges that are data on chemical bonds between atoms that correspond to the nodes in the lattice and atoms that correspond to the extended nodes. Let it happen.
一つの側面では、結晶材料の解析に有用な結晶材料解析装置を提供できる。
また、一つの側面では、結晶材料の解析に有用な結晶材料解析方法を提供できる。
また、一つの側面では、結晶材料の解析に有用な結晶材料解析プログラムを提供できる。
In one aspect, it is possible to provide a crystalline material analysis device useful for analyzing crystalline materials.
Further, in one aspect, it is possible to provide a crystalline material analysis method useful for analyzing crystalline materials.
Further, in one aspect, it is possible to provide a crystalline material analysis program useful for analyzing crystalline materials.
（結晶材料解析装置、結晶材料解析方法、及び結晶材料解析プログラム）
本件の結晶材料解析装置は、解析部を有し、更に必要に応じてグラフデータベースを有する。
本件の結晶材料解析方法は、コンピュータが、グラフを用いて結晶材料の解析を行う。
本件の結晶材料解析プログラムは、コンピュータに、グラフを用いて結晶材料の解析を行わせる。
本件の結晶材料解析装置は、例えば、本件の結晶材料解析方法を行う。
本件の結晶材料解析方法は、例えば、本件の結晶材料解析プログラムにより行われる。
(Crystal material analysis equipment, crystal material analysis method, and crystal material analysis program)
The crystal material analysis device of the present invention has an analysis section and further has a graph database as necessary.
In the crystalline material analysis method of the present invention, a computer analyzes a crystalline material using graphs.
The crystalline material analysis program in this case causes a computer to analyze a crystalline material using graphs.
The crystal material analysis apparatus of the present invention performs, for example, the crystal material analysis method of the present invention.
The crystal material analysis method of the present invention is performed, for example, by the crystal material analysis program of the present invention.
グラフは、原子のデータであるノードと、２つの原子の化学結合のデータであるエッジとを有する。
グラフは、結晶材料の１つの単位格子内の原子のデータであるノード（以下、「格子内ノード」と称することがある）を有する。
グラフは、単位格子内の２つの原子の化学結合のデータであるエッジ（以下、「格子内エッジ」と称することがある）を有する。
グラフは、単位格子内の原子と化学結合を有する原子であって単位格子に隣接する単位格子（以下、「隣接単位格子」と称することがある）内の原子のデータであるノード（以下、「拡張ノード」と称することがある）を有する。
グラフは、格子内ノードに当たる原子と拡張ノードに当たる原子との間の化学結合のデータであるエッジ（以下、「拡張エッジ」と称することがある）を有する。
The graph has nodes that are data on atoms and edges that are data on chemical bonds between two atoms.
The graph has nodes (hereinafter sometimes referred to as "intralattice nodes") that are data of atoms within one unit cell of the crystal material.
The graph has edges (hereinafter sometimes referred to as "intralattice edges") that are data on chemical bonds between two atoms within a unit cell.
A graph consists of nodes (hereinafter referred to as ``adjacent unit cells'') that are data of atoms in a unit cell adjacent to the unit cell (hereinafter sometimes referred to as ``adjacent unit cells'') that have chemical bonds with atoms in the unit cell. (sometimes referred to as "extension nodes").
The graph has edges (hereinafter sometimes referred to as "extended edges") that are data on chemical bonds between atoms corresponding to nodes in the lattice and atoms corresponding to extended nodes.
ここで本件の技術におけるグラフの一例を、模式図を用いて説明する。
図１は、結晶材料の結晶構造の模式図である。
結晶構造は、単位格子の無限の繰り返しにより構成される。そのため、通常、結晶構造をグラフで表そうとしても、無理であるか、ある程度の大きさに限定したとしても、非常に多くのノード及びエッジが必要になる。
他方、単位格子をグラフで表しても、そのグラフでは、１つの結晶構造のみを表すことができず、複数の結晶構造を含むことになる場合がある。その一例を説明する。
図１において、結晶材料の結晶構造１００Ｘは、原子Ａ及び原子Ｂを含む単位格子１００を繰り返し単位として有する。なお、図１において、上下左右の点線は、単位格子１００が繰り返されていることを意味する。
もしも、図１の結晶構造１００Ｘの単位格子１００をグラフで表すと、通常、図２のようになる。
図２は、単位格子１００のグラフの一例である。図２のグラフは、原子Ａのデータであるノード１０１Ａと、原子Ｂのデータであるノード１０１Ｂと、原子Ａと原子Ｂとの化学結合のデータであるエッジ１０２とを有する。
ここで、単位格子１００を繰り返し単位として有する結晶構造は、図１の結晶構造１００Ｘの他に、図３の結晶構造１００Ｙなどもある。なお、図３において、上下左右の点線は、単位格子１００が繰り返されていることを意味する。
そして、図１の結晶構造１００Ｘの単位格子１００を図２のグラフで表した方法と同じ方法で図３の結晶構造１００Ｙの単位格子をグラフで表すと、図２となる。
そうすると、図２のグラフでは、１つの結晶構造のみを表したことにはならない。
Here, an example of a graph in the technology of the present invention will be explained using a schematic diagram.
FIG. 1 is a schematic diagram of the crystal structure of a crystal material.
A crystal structure is composed of infinitely repeating unit cells. Therefore, it is usually impossible to represent a crystal structure in a graph, or even if the size is limited to a certain extent, a very large number of nodes and edges are required.
On the other hand, even if a unit cell is represented by a graph, the graph may not be able to represent only one crystal structure, but may include a plurality of crystal structures. An example of this will be explained.
In FIG. 1, a crystal structure 100X of a crystal material has a unit cell 100 containing atoms A and B as a repeating unit. In addition, in FIG. 1, the dotted lines at the top, bottom, right and left mean that the unit cell 100 is repeated.
If the unit cell 100 of the crystal structure 100X shown in FIG. 1 were represented by a graph, it would normally look like the one shown in FIG.
FIG. 2 is an example of a graph of the unit cell 100. The graph in FIG. 2 has a node 101A that is data on atom A, a node 101B that is data on atom B, and an edge 102 that is data on the chemical bond between atom A and atom B.
Here, the crystal structure having the unit cell 100 as a repeating unit includes, in addition to the crystal structure 100X in FIG. 1, the crystal structure 100Y in FIG. 3. In addition, in FIG. 3, the dotted lines at the top, bottom, right and left mean that the unit lattice 100 is repeated.
2 is obtained when the unit cell of the crystal structure 100Y of FIG. 3 is represented by a graph in the same manner as the unit cell of the crystal structure 100X of FIG. 1 is represented by the graph of FIG. 2.
In this case, the graph of FIG. 2 does not represent only one crystal structure.
他方、本件の技術におけるグラフでは、図１の結晶構造に対応するグラフは、図４のようなグラフとなる。図４は、図１の結晶構造の単位格子１００に関するグラフである。
図４のグラフは、単位格子１００内の原子Ａのデータである格子内ノード１１１Ａと、単位格子１００内の原子Ｂのデータである格子内ノード１１１Ｂと、単位格子内の原子Ａと原子Ｂとの結合関係のデータである格子内エッジ１１２とを有する。図４のグラフは、更に、以下の拡張ノード及び拡張エッジを有する。
・単位格子１００内の原子と化学結合を有する隣接単位格子内の原子Ａのデータである拡張ノード１２１Ａ（３つ）
・単位格子１００内の原子と化学結合を有する隣接単位格子内の原子Ｂのデータである拡張ノード１２１Ｂ（３つ）
・格子内ノード１１１Ａと拡張ノード１２１Ａとの間のエッジである拡張エッジ１２２ＡＡ（２つ）
・格子内ノード１１１Ａと拡張ノード１２１Ｂとの間のエッジである拡張エッジ１２２ＡＢ（１つ）
・格子内ノード１１１Ｂと拡張ノード１２１Ｂとの間のエッジである拡張エッジ１２２ＢＢ（２つ）
・格子内ノード１１１Ｂと拡張ノード１２１Ａとの間のエッジである拡張エッジ１２２ＢＡ（１つ）
On the other hand, in the graph according to the technology of the present invention, the graph corresponding to the crystal structure of FIG. 1 becomes a graph as shown in FIG. 4. FIG. 4 is a graph for the unit cell 100 of the crystal structure of FIG.
The graph in FIG. 4 shows an intra-lattice node 111A that is data on atom A in the unit cell 100, an intra-lattice node 111B that is data on atom B in the unit cell 100, and atom A and atom B in the unit cell. It has an intra-lattice edge 112 which is data of the connection relationship. The graph of FIG. 4 further has the following extended nodes and extended edges.
- Expansion nodes 121A (three) that are data of atoms A in adjacent unit cells that have chemical bonds with atoms in unit cell 100
- Expansion nodes 121B (three) that are data of atoms B in adjacent unit cells that have chemical bonds with atoms in unit cell 100
- Extension edges 122AA (two) that are edges between the intralattice node 111A and the extension node 121A
- Extension edge 122AB (one) that is the edge between the intralattice node 111A and the extension node 121B
- Extension edges 122BB (two) that are edges between the intralattice node 111B and the extension node 121B
- Extension edge 122BA (one) that is the edge between the intra-lattice node 111B and the extension node 121A
他方、本件の技術におけるグラフでは、図３の結晶構造に対応するグラフは、図５のようなグラフとなる。図５は、図３の結晶構造の単位格子１００に関するグラフである。
図５のグラフは、単位格子１００内の原子Ａのデータである格子内ノード１１１Ａと、単位格子１００内の原子Ｂのデータである格子内ノード１１１Ｂと、単位格子内の原子Ａと原子Ｂとの結合関係のデータである格子内エッジ１１２とを有する。図５のグラフは、更に、以下の拡張ノードを有する。
・単位格子１００内の原子と化学結合を有する隣接単位格子内の原子Ａのデータである拡張ノード１２１Ａ（３つ）
・単位格子１００内の原子と化学結合を有する隣接単位格子内の原子Ｂのデータである拡張ノード１２１Ｂ（３つ）
ここまでは、図４のグラフと同じである。図５のグラフは、更に、以下の拡張エッジを有する。
・格子内ノード１１１Ａと拡張ノード１２１Ｂとの間のエッジである拡張エッジ１２２ＡＢ（３つ）
・格子内ノード１１１Ｂと拡張ノード１２１Ａとの間のエッジである拡張エッジ１２２ＢＡ（３つ）
ここで、拡張エッジの種類、及び種類毎の数が図４のグラフとは異なる。
On the other hand, in the graph according to the technology of the present invention, the graph corresponding to the crystal structure of FIG. 3 becomes a graph as shown in FIG. 5. FIG. 5 is a graph for the unit cell 100 of the crystal structure of FIG.
The graph in FIG. 5 shows an intra-lattice node 111A that is data on atom A in the unit cell 100, an intra-lattice node 111B that is data on atom B in the unit cell 100, and an intra-lattice node 111B that is data on atom A in the unit cell 100, and atom A and atom B in the unit cell. It has an intra-lattice edge 112 which is data of the connection relationship. The graph of FIG. 5 further has the following extension nodes.
- Expansion nodes 121A (three) that are data of atoms A in adjacent unit cells that have chemical bonds with atoms in unit cell 100
- Expansion nodes 121B (three) that are data of atoms B in adjacent unit cells that have chemical bonds with atoms in unit cell 100
The graph up to this point is the same as the graph in FIG. The graph of FIG. 5 further has the following extended edges.
- Extension edges 122AB (three) that are edges between the intralattice node 111A and the extension node 121B
- Extension edges 122BA (three) that are edges between the intralattice node 111B and the extension node 121A
Here, the types of extended edges and the number of each type are different from the graph of FIG. 4 .
以上をまとめると、単位格子を図２のようにグラフ化すると、１つの結晶構造のみを表したことにはならない。
一方で、図６に示すように、本件のグラフ化の技術では、単位格子が同じであるが、結晶構造が異なる２以上の結晶構造を、異なったグラフで表すことができる。
結晶構造が異なる２以上の結晶構造を異なったグラフで表すことができれば、結晶材料の解析（例えば、結晶材料の類似性の分析、及び結晶材料の特性の予測など）において、解析精度を高くすることができる。
そのため、本件のグラフ化の技術は、コンピュータ技術を用いた結晶材料の解析に有用である。
To summarize the above, when a unit cell is graphed as shown in FIG. 2, it does not represent only one crystal structure.
On the other hand, as shown in FIG. 6, with the graphing technique of the present invention, two or more crystal structures having the same unit cell but different crystal structures can be represented by different graphs.
If two or more crystal structures with different crystal structures can be represented by different graphs, the analysis accuracy will be increased in the analysis of crystalline materials (e.g., analysis of similarities between crystalline materials, prediction of properties of crystalline materials, etc.) be able to.
Therefore, the graphing technique of the present invention is useful for analyzing crystalline materials using computer technology.
＜グラフデータベース＞
グラフは、例えば、グラフデータベースに格納されている。
<Graph database>
The graph is stored in a graph database, for example.
＜＜グラフ＞＞
グラフは、原子のデータであるノードと、２つの原子の化学結合のデータであるエッジとを有する。グラフとは、ノード（頂点）群とノード間の連結関係を表すエッジ（枝）群で構成される抽象データ型である。グラフは、Ｇ＝（Ｖ，Ｅ）で表され、Ｖはノードの集合であり、Ｅはエッジの集合である。Ｖは有限の集合であり、ＥはＶから選んだ２つの元からなる集合の集合である。
グラフは、結晶材料の１つの単位格子内の原子のデータである格子内ノードを有する。
グラフは、単位格子内の２つの原子の化学結合のデータである格子内エッジを有する。
グラフは、単位格子内の原子と化学結合を有する原子であって単位格子に隣接する隣接単位格子内の原子のデータである拡張ノードを有する。
グラフは、格子内ノードに当たる原子と拡張ノードに当たる原子との間の化学結合のデータである拡張エッジを有する。
格子内ノード及び拡張ノードは、例えば、原子の種類、原子の価数、原子の電荷などのデータを有する。
格子内エッジ及び拡張エッジは、例えば、結合の種類、結合の角度、結合の距離、結合次数などのデータを有する。結合の角度、及び結合の距離は、例えば、原子又は化学結合の座標データとして有されている。
＜＜Graph＞＞
The graph has nodes that are data on atoms and edges that are data on chemical bonds between two atoms. A graph is an abstract data type that is composed of a group of nodes (vertices) and a group of edges (branches) representing connections between the nodes. A graph is represented by G=(V,E), where V is a set of nodes and E is a set of edges. V is a finite set, and E is a set of two elements selected from V.
The graph has intralattice nodes that are data for atoms within one unit cell of the crystalline material.
The graph has intralattice edges that are data on the chemical bonds of two atoms within the unit cell.
The graph has an extension node that is an atom that has a chemical bond with an atom in the unit cell and is data of an atom in an adjacent unit cell that is adjacent to the unit cell.
The graph has extended edges that are data on chemical bonds between atoms that correspond to nodes in the lattice and atoms that correspond to extended nodes.
The intralattice node and the extended node have data such as the type of atom, the valence of the atom, and the charge of the atom.
The intralattice edges and extended edges have data such as the type of bond, the angle of the bond, the distance of the bond, and the order of the bond, for example. The angle of the bond and the distance of the bond are provided as coordinate data of atoms or chemical bonds, for example.
グラフは、格子内ノード、及び拡張ノード以外のノードを有していてもよい。
グラフにおいては、１つの結晶材料における全ノードの数が、１つの結晶材料における格子内ノードの数の２７倍以下であることが好ましい。ある単位格子は、通常、その周囲に、２６の隣接する単位格子を有する。そのことから、ある単位格子に隣接する全ての単位格子内の原子の全てが、ある単位格子内の原子と結合している場合でも、グラフにおける全ノードの数は、格子内ノードの２７倍である。そのため、本件の技術のグラフを作成する場合、グラフのノードの数としては、１つの結晶材料における全ノードの数が、１つの結晶材料における格子内ノードの数の２７倍以下であれば、本件の技術のグラフを作成するのに十分である。
なお、グラフのエッジの数は、ノードの数に応じて、適宜選択される。
The graph may have nodes other than intralattice nodes and extended nodes.
In the graph, the total number of nodes in one crystal material is preferably 27 times or less the number of nodes in the lattice in one crystal material. A unit cell typically has 26 adjacent unit cells around it. Therefore, even if all atoms in all unit cells adjacent to a unit cell are bonded to atoms in a unit cell, the total number of nodes in the graph is 27 times the number of nodes in the lattice. be. Therefore, when creating a graph of the technology in this case, if the number of nodes in the graph is 27 times or less than the number of nodes in the lattice in one crystal material, then is sufficient to create a graph of the technique.
Note that the number of edges in the graph is appropriately selected depending on the number of nodes.
格子内エッジ、及び拡張エッジは、格子内ノード間、並びに格子内ノード及び拡張ノード間のボロノイ分割により作成されることがより好ましい。
ボロノイ分割とは、隣り合うノード間を結ぶ直線に垂直二等分線を引き、各ノードの最近隣領域を分割する手法である。
ここで、ボロノイ図及びボロノイ分割について簡単に説明する。
ボロノイ図（Ｖｏｒｏｎｏｉ ｄｉａｇｒａｍ）は、ある距離空間上の任意の位置に配置された複数個の点（母点）に対して、同一距離空間上の他の点がどの母点に近いかによって領域分けされた図のことである。また、その領域分けをボロノイ分割という。母点の位置のみによって分割パターンが決定される。
結晶材料の単位格子を、化学結合を含めて模式的に表す場合、結晶材料の単位格子の化学結合は、通常、一意に定まるものではない。しかし、ボロノイ分割によりエッジ（格子内エッジ、拡張エッジ）を作成することで、エッジ（格子内エッジ、拡張エッジ）を一意に定めることができる。その結果、複数の結晶材料について、一意にエッジを定めることができるため、結晶材料の解析の精度を高めることができる。
It is more preferable that the intra-lattice edges and extended edges are created by Voronoi partitioning between intra-lattice nodes and between intra-lattice nodes and extended nodes.
Voronoi partitioning is a method of drawing a perpendicular bisector on a straight line connecting adjacent nodes and dividing the nearest neighbor region of each node.
Here, the Voronoi diagram and Voronoi division will be briefly explained.
A Voronoi diagram divides multiple points (generating points) located at arbitrary positions on a metric space into regions based on which generating point other points on the same metric space are close to. It is a diagram that is In addition, this area division is called Voronoi division. The division pattern is determined only by the position of the generating point.
When a unit cell of a crystalline material is schematically represented including chemical bonds, the chemical bonds of the unit cell of the crystalline material are usually not uniquely determined. However, by creating edges (in-lattice edges, extended edges) by Voronoi division, edges (in-lattice edges, extended edges) can be uniquely determined. As a result, edges can be uniquely defined for a plurality of crystalline materials, thereby increasing the accuracy of crystalline material analysis.
結晶材料としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、有機化合物、無機化合物、タンパク質、ポリマーなどが挙げられる。 The crystal material is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, and includes, for example, organic compounds, inorganic compounds, proteins, and polymers.
ここで、本件の技術のグラフ化の一例を、フローチャートを用いて説明する。
図７は、本件の技術のグラフ化の一例のフローチャートである。ここでは、図１に示す結晶構造の単位格子のグラフ化について説明する。
まず、単位格子の情報を取得する（Ｓ１）。単位格子の情報としては、周期性、単位格子内の原子の種類と位置などが挙げられる。単位格子１００内の原子の数（ｎ）は２である。
次に、直交座標（ｘ，ｙ，ｚ）のｘ，ｙ，ｚ方向のそれぞれについて、－１～１までの周期の原子配置を作成する（Ｓ２）。ここで、ある単位格子の座標を（０，０，０）とすると、その単位格子の原子配置、及びその単位格子の周囲にある単位格子（０，０，１）～（１，１，１）（２６個）の原子配置を作成する。ここで、これら全ての単位格子の原子の総数は、３×３×３×ｎ＝２７ｎ＝５４となる。
次に、（ｘ，ｙ，ｚ）＝（０，０，０）の単位格子内の原子について、ボロノイ分割により単位格子内および隣接単位格子内の原子２７ｎ個との結合関係を決定する（Ｓ３）。ここで、通常、結晶材料中の原子は周囲のあらゆる原子と結合できるわけではなく、原子の種類、価数、電荷などにより、結合できる原子の組み合わせは制限される。上記結合関係の決定は、そのような結合できる原子の組み合わせを考慮して行われる。
次に、隣接単位格子内の２６ｎ個の原子の内、（ｘ，ｙ，ｚ）＝（０，０，０）の単位格子内の原子と結合している原子（α個）に拡張したラベルを作成する（Ｓ４）。図８に、図４のグラフに対してラベルを付したグラフを示した。図８のグラフでは、単位格子１００内の原子Ａ及び原子ＢがそれぞれＡ０及びＢ０で表されている。そして、拡張したラベルは、単位格子１００外の原子Ａ、及び原子Ｂに付されている。そのラベルを、図８においては、それぞれＡ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、及びＢ３とした。
Ａ０及びＢ０を格子内ノードとし、拡張したラベルＡ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、及びＢ３を付したノードを拡張ノードとする。更に、格子内ノード間のエッジ、及び格子内ノードと拡張ノードとの間のエッジを選択することで、図８のグラフとなる。
Here, an example of graphing the technology of the present invention will be explained using a flowchart.
FIG. 7 is a flowchart of an example of graphing the technique of the present invention. Here, a graph of the unit cell of the crystal structure shown in FIG. 1 will be described.
First, information on a unit cell is acquired (S1). Information on the unit cell includes periodicity, types and positions of atoms within the unit cell, and the like. The number of atoms (n) in the unit cell 100 is two.
Next, for each of the x, y, and z directions of the orthogonal coordinates (x, y, z), an atomic arrangement with a period of −1 to 1 is created (S2). Here, if the coordinates of a certain unit cell are (0, 0, 0), then the atomic arrangement of that unit cell and the unit cells (0, 0, 1) to (1, 1, 1) around that unit cell are ) (26) atomic arrangements are created. Here, the total number of atoms in all these unit cells is 3×3×3×n=27n=54.
Next, for the atoms in the unit cell of (x, y, z) = (0, 0, 0), the bonding relationships with the 27n atoms in the unit cell and in the adjacent unit cell are determined by Voronoi decomposition (S3 ). Generally, atoms in a crystal material cannot bond with all surrounding atoms, and the combinations of atoms that can bond are limited depending on the type, valence, charge, etc. of the atoms. The above bonding relationship is determined by taking into consideration such combinations of atoms that can be bonded.
Next, among the 26n atoms in the adjacent unit cell, the label is extended to the atoms (α) that are bonded to the atom in the unit cell of (x, y, z) = (0, 0, 0). (S4). FIG. 8 shows a graph labeled with respect to the graph of FIG. 4. In the graph of FIG. 8, atoms A and B within the unit cell 100 are represented by A0 and B0, respectively. The expanded labels are attached to atoms A and B outside the unit cell 100. In FIG. 8, the labels are A1, A2, A3, B1, B2, and B3, respectively.
Let A0 and B0 be nodes in the grid, and let nodes with extended labels A1, A2, A3, B1, B2, and B3 be extended nodes. Furthermore, by selecting edges between nodes in the lattice and edges between nodes in the lattice and extended nodes, the graph shown in FIG. 8 is obtained.
また、本件の技術のグラフ化によると、単位格子の大きさの違いに影響されず結晶構造を対比し、解析することもできる。例えば、図９に示す結晶構造１００Ｚの単位格子１００１に対して、図１０に示すようなグラフを作成した場合を考える。一方、図１に示す結晶構造１００Ｘの単位格子１００に対するグラフは、図１１のとおりである。なお、図１１のグラフは、図４のグラフと同じである。ここで、図１０のグラフは、部分的に図１１のグラフを有する。そのことから、この場合、図１１のグラフに対応する単位格子１００を持つ結晶構造１００Ｘと、図１１のグラフに対応する単位格子１００の２倍の大きさを持つ図１０のグラフに対応する単位格子１００１を持つ結晶構造１００Ｚとを類似性の高い結晶構造として解析することが可能となる。即ち、単位格子の大きさが異なっている場合、それでもって類似性が低いと評価されるのではなく、単位格子の大きさの違いに影響されず、結晶構造を対比し、解析することもできる。 Furthermore, according to the graphing technique of the present technology, crystal structures can be compared and analyzed without being affected by differences in unit cell size. For example, consider a case where a graph as shown in FIG. 10 is created for the unit cell 1001 of the crystal structure 100Z shown in FIG. On the other hand, a graph for the unit cell 100 of the crystal structure 100X shown in FIG. 1 is as shown in FIG. Note that the graph in FIG. 11 is the same as the graph in FIG. 4. Here, the graph in FIG. 10 partially has the graph in FIG. Therefore, in this case, a crystal structure 100X having a unit cell 100 corresponding to the graph of FIG. 11 and a unit corresponding to the graph of FIG. 10 having twice the size of the unit cell 100 corresponding to the graph of FIG. It becomes possible to analyze the crystal structure 100Z having the lattice 1001 as a crystal structure with high similarity. In other words, if the unit cell sizes are different, the similarity is not evaluated as low, but the crystal structures can be compared and analyzed without being affected by the difference in unit cell size. .
＜解析部＞
解析部においては、本件の技術のグラフを用いて結晶材料の解析を行う。
結晶材料の解析としては、例えば、複数の結晶材料の結晶構造の類似性の分析、結晶材料の特性の予測などが挙げられる。
<Analysis Department>
The analysis department will analyze crystalline materials using the graphs of this technology.
Examples of the analysis of crystalline materials include analysis of the similarity of crystal structures of a plurality of crystalline materials, prediction of characteristics of crystalline materials, and the like.
＜＜類似性の分析＞＞
複数の結晶材料の結晶構造の類似性の分析の方法としては、本件の技術のグラフを用いて、ある結晶材料の結晶構造と他の結晶材料の結晶構造との類似性を分析する方法であれば、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、類似度のスコアを算出し、スコアが大きいほど類似性が高いと判断する方法などが挙げられる。
＜＜Analysis of similarity＞＞
A method for analyzing the similarity of the crystal structures of multiple crystal materials is a method of analyzing the similarity between the crystal structure of one crystal material and the crystal structure of another crystal material using the graph of the technology. For example, there is no particular restriction, and it can be selected as appropriate depending on the purpose. For example, a method may be used in which a similarity score is calculated and it is determined that the larger the score, the higher the similarity.
類似度のスコアを算出する方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、以下の方法（１）及び（２）などが挙げられる。
（１）フィンガープリント法
（２）化合物間において共通する部分構造の探索を、コンフリクトグラフの最大独立集合問題をイジングモデルの式で表してアニーリングマシン等で解くことにより化合物の類似性の分析を行う手法（例えば、以下の非特許文献Ｘ参照）
非特許文献Ｘ：Ｍａｒｉｔｚａ Ｈｅｒｎａｎｄｅｚ， Ａｒｍａｎ Ｚａｒｉｂａｆｉｙａｎ， Ｍａｌｉｈｅｈ Ａｒａｍｏｎ， Ｍｏｈａｍｍａｄ Ｎａｇｈｉｂｉ “Ａ Ｎｏｖｅｌ Ｇｒａｐｈ－ｂａｓｅｄ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ”． ａｒＸｉｖ：１６０１．０６６９３（ｈｔｔｐｓ：／／ａｒｘｉｖ．ｏｒｇ／ｐｄｆ／１６０１．０６６９３．ｐｄｆ）
フィンガープリント法では、例えば、問い合わせ化合物における部分構造が、比較対象の化合物に含まれているか否かを、０又は１で表して類似度を評価する。
最大独立集合問題とは、グラフ理論において、与えられたグラフＧ（Ｖ，Ｅ）に対して、頂点集合Ｖ’⊆ＶのうちＶ’内の頂点間に枝（エッジ）が存在しないようなもの（独立集合）で大きさが最大のものを求める問題である。
なお、類似度のスコアの算出の方法はこれらの方法に限定されず、例えば、類似度の計算に関するコサイン類似度、相関係数、相関関数、編集距離（レーベンシュタイン距離ともいう）などにより類似度のスコアを算出してもよい。
The method for calculating the similarity score is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, and examples include methods (1) and (2) below.
(1) Fingerprint method (2) Analyze the similarity of compounds by searching for common substructures between compounds by expressing the conflict graph maximum independent set problem using the Ising model formula and solving it using an annealing machine etc. Method (for example, see non-patent document X below)
Non-patent document ing Molecular Similarity”. arXiv:1601.06693 (https://arxiv.org/pdf/1601.06693.pdf)
In the fingerprint method, for example, whether or not a partial structure in a query compound is included in a compound to be compared is expressed as 0 or 1 to evaluate the degree of similarity.
In graph theory, the maximum independent set problem is a problem in which, for a given graph G (V, E), there is no edge between the vertices in V' of the vertex set V'⊆V. This is a problem to find the largest size among (independent sets).
Note that the method for calculating the similarity score is not limited to these methods. For example, the similarity score can be calculated using cosine similarity, correlation coefficient, correlation function, edit distance (also called Levenshtein distance), etc. The score may be calculated.
＜＜特性の予測＞＞
結晶材料の特性の予測の方法としては、本件の技術のグラフを用いて結晶材料の特性の予測を行う方法であれば、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、学習モデルを用いた特性の予測などが挙げられる。
<<Prediction of characteristics>>
The method for predicting the properties of the crystalline material is not particularly limited as long as it is a method for predicting the properties of the crystalline material using the graph of the technology of the present invention, and can be selected as appropriate depending on the purpose. For example, Examples include prediction of characteristics using learning models.
学習モデルを用いた特性の予測としては、例えば、機械学習により学習モデルを作成し、当該学習モデルを用いて結晶材料の特性の予測を行う方法などが挙げられる。
機械学習としては、例えば、教師あり学習、教師なし学習などが挙げられる。
機械学習により学習モデルを作成する際の学習の方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。
機械学習における教師データは、例えば、本件の技術のグラフと、当該グラフに当たる結晶材料の特性のデータとを有する。
特性としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、化学的特性であってもよいし、物理的特性であってもよい。特性の具体例としては、例えば、電気伝導性、イオン導電性、放電電位、比誘電率、熱伝導率、比熱などが挙げられる。
Prediction of properties using a learning model includes, for example, a method in which a learning model is created by machine learning and the properties of a crystal material are predicted using the learning model.
Examples of machine learning include supervised learning and unsupervised learning.
There are no particular restrictions on the learning method when creating a learning model by machine learning, and it can be selected as appropriate depending on the purpose.
The training data in machine learning includes, for example, a graph of the technology of the present invention and data on the characteristics of the crystal material corresponding to the graph.
The properties are not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, and may be chemical properties or physical properties. Specific examples of properties include electrical conductivity, ionic conductivity, discharge potential, relative permittivity, thermal conductivity, specific heat, and the like.
教師あり学習の場合、例えば、ある結晶材料のグラフと、その結晶材料の特性をラベルとして有する教師データのデータセットを用い、学習を行う。 In the case of supervised learning, for example, learning is performed using a dataset of teacher data that has a graph of a certain crystal material and the characteristics of the crystal material as labels.
また、特性の予測を行う際には、本件の技術のグラフ（グラフ構造のデータ）を加工して用いてもよい。例えば、グラフをテンソルに変換することで、機械学習（例えば、深層学習）技術を用いてグラフ構造のデータを高精度に学習することができる。
ここで、テンソルとは、行列、ベクトルなどの概念を一般化した、多次元の配列で表現したデータを意味する。
Further, when predicting characteristics, the graph (graph structure data) of the technology of the present invention may be processed and used. For example, by converting a graph into a tensor, graph-structured data can be learned with high precision using machine learning (eg, deep learning) technology.
Here, a tensor means data expressed as a multidimensional array, which is a generalization of concepts such as matrices and vectors.
本件で開示する結晶材料解析プログラムは、内蔵ハードディスク、外付けハードディスクなどの記録媒体に記録しておいてもよいし、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＭＯディスク、ＵＳＢメモリなどの記録媒体に記録しておいてもよい。
さらに、本件で開示する結晶材料解析プログラムを、上記の記録媒体に記録する場合には、必要に応じて、コンピュータシステムが有する記録媒体読取装置を通じて、これを直接又はハードディスクにインストールして使用することができる。また、コンピュータシステムから情報通信ネットワークを通じてアクセス可能な外部記憶領域（他のコンピュータなど）に本件で開示する結晶材料解析プログラムを記録しておいてもよい。この場合、外部記憶領域に記録された本件の結晶材料解析プログラムは、必要に応じて、外部記憶領域から情報通信ネットワークを通じてこれを直接、又はハードディスクにインストールして使用することができる。
なお、本件の結晶材料解析プログラムは、複数の記録媒体に、任意の処理毎に分割されて記録されていてもよい。
The crystal material analysis program disclosed in this case may be recorded on a recording medium such as a built-in hard disk or an external hard disk, or may be recorded on a recording medium such as a CD-ROM, DVD-ROM, MO disk, or USB memory. You can leave it there.
Furthermore, when recording the crystal material analysis program disclosed in this case on the above-mentioned recording medium, it may be used directly or by installing it on a hard disk through a recording medium reading device included in the computer system, as necessary. I can do it. Furthermore, the crystal material analysis program disclosed herein may be recorded in an external storage area (such as another computer) that is accessible from the computer system through an information communication network. In this case, the crystal material analysis program of the present invention recorded in the external storage area can be used directly from the external storage area via an information communication network or by being installed on a hard disk, if necessary.
Note that the crystal material analysis program of the present invention may be divided and recorded on a plurality of recording media for each arbitrary process.
（記録媒体）
本件で開示する記録媒体は、本件の結晶材料解析プログラムを記録してなる。
記録媒体は、コンピュータが読み取り可能である。
記録媒体としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、内蔵ハードディスク、外付けハードディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＭＯディスク、ＵＳＢメモリなどが挙げられる。
また、記録媒体は、本件で開示する結晶材料解析プログラムが任意の処理毎に分割されて記録された複数の記録媒体であってもよい。
記録媒体は、一過性であってもよいし、非一過性であってもよい。
(recoding media)
The recording medium disclosed in this case records the crystal material analysis program of this case.
The recording medium is computer readable.
The recording medium is not particularly limited and can be selected as appropriate depending on the purpose, and includes, for example, a built-in hard disk, an external hard disk, a CD-ROM, a DVD-ROM, an MO disk, and a USB memory.
Further, the recording medium may be a plurality of recording media on which the crystal material analysis program disclosed in the present invention is divided and recorded for each arbitrary process.
The recording medium may be temporary or non-transitory.
図１２に、本件の結晶材料解析装置のハードウェア構成例を示す。
結晶材料解析装置１０においては、例えば、制御部１１、メモリ１２、記憶部１３、表示部１４、入力部１５、出力部１６、及びＩ／Ｏインターフェース部１７がシステムバス１８を介して接続されている。
FIG. 12 shows an example of the hardware configuration of the crystal material analysis apparatus of the present invention.
In the crystal material analysis apparatus 10, for example, a control section 11, a memory 12, a storage section 13, a display section 14, an input section 15, an output section 16, and an I/O interface section 17 are connected via a system bus 18. There is.
制御部１１は、演算（四則演算、比較演算、焼き鈍し法の演算等）、ハードウェア及びソフトウェアの動作制御などを行う。
制御部１１としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であってもよい。
本件で開示する結晶材料解析装置における解析部は、例えば、制御部１１により実現することができる。
The control unit 11 performs calculations (four arithmetic operations, comparison calculations, annealing method calculations, etc.), and controls operations of hardware and software.
The control unit 11 is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, and may be a CPU (Central Processing Unit), for example.
The analysis section in the crystal material analysis apparatus disclosed in this application can be realized by, for example, the control section 11.
メモリ１２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などのメモリである。ＲＡＭは、ＲＯＭ及び記憶部１３から読み出されたＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）及びアプリケーションプログラムなどを記憶し、制御部１１の主メモリ及びワークエリアとして機能する。 The memory 12 is a memory such as a RAM (Random Access Memory) or a ROM (Read Only Memory). The RAM stores an OS (Operating System), application programs, etc. read from the ROM and the storage unit 13, and functions as the main memory and work area of the control unit 11.
記憶部１３は、各種プログラム及びデータを記憶する装置であり、例えば、ハードディスクである。記憶部１３には、制御部１１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳなどが格納される。例えば、グラフデータベースは、記憶部１３に格納される。
また、本件で開示する結晶材料解析プログラムは、例えば、記憶部１３に格納され、メモリ１２のＲＡＭ（主メモリ）にロードされ、制御部１１により実行される。
The storage unit 13 is a device that stores various programs and data, and is, for example, a hard disk. The storage unit 13 stores programs executed by the control unit 11, data necessary for program execution, an OS, and the like. For example, a graph database is stored in the storage unit 13.
Further, the crystal material analysis program disclosed herein is stored, for example, in the storage unit 13, loaded into the RAM (main memory) of the memory 12, and executed by the control unit 11.
表示部１４は、表示装置であり、例えば、ＣＲＴモニタ、液晶パネルなどのディスプレイ装置である。
入力部１５は、各種データの入力装置であり、例えば、キーボード、ポインティングデバイス（例えば、マウス等）などである。
出力部１６は、各種データの出力装置であり、例えば、プリンタなどである。
Ｉ／Ｏインターフェース部１７は、各種の外部装置を接続するためのインターフェースである。Ｉ／Ｏインターフェース部１７は、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＭＯディスク（Ｍａｇｎｅｔｏ－Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）、ＵＳＢメモリ〔ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ） ｆｌａｓｈ ｄｒｉｖｅ〕などのデータの入出力を可能にする。
The display unit 14 is a display device, such as a CRT monitor or a liquid crystal panel.
The input unit 15 is an input device for various data, such as a keyboard, a pointing device (eg, a mouse, etc.), and the like.
The output unit 16 is an output device for various data, and is, for example, a printer.
The I/O interface unit 17 is an interface for connecting various external devices. The I/O interface unit 17 is, for example, a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), a DVD-ROM (Digital Versatile Disk Read Only Memory), or an MO disk (Magneto-Optical disk). , USB memory [USB (Universal Serial Bus) ) enables input/output of data such as flash drive].
図１３に、本件で開示する結晶材料解析装置の他のハードウェア構成例を示す。
図１３に示す結晶材料解析装置は、結晶材料解析装置をクラウド型にした場合の例であり、制御部１１が、記憶部１３などとは独立している。図１３に示す例においては、ネットワークインターフェース部１９、２０を介して、記憶部１３などを格納するコンピュータ２０と、制御部１１を格納するコンピュータ４０とが接続される。
ネットワークインターフェース部１９、２０は、インターネットを利用して、通信を行うハードウェアである。
FIG. 13 shows another example of the hardware configuration of the crystal material analysis apparatus disclosed in this application.
The crystal material analysis apparatus shown in FIG. 13 is an example of a cloud-type crystal material analysis apparatus, and the control section 11 is independent of the storage section 13 and the like. In the example shown in FIG. 13, a computer 20 that stores the storage section 13 and the like and a computer 40 that stores the control section 11 are connected via network interface sections 19 and 20.
The network interface units 19 and 20 are hardware that performs communication using the Internet.
図１４に、本件で開示する結晶材料解析装置の他のハードウェア構成例を示す。
図１４に示す結晶材料解析装置は、結晶材料解析装置をクラウド型にした場合の例であり、記憶部１３が、制御部１１などとは独立している。図１４に示す例においては、ネットワークインターフェース部１９、２０を介して、制御部１１等を格納するコンピュータ３０と、記憶部１３を格納するコンピュータ４０とが接続される。
FIG. 14 shows another example of the hardware configuration of the crystal material analysis apparatus disclosed in this application.
The crystal material analysis apparatus shown in FIG. 14 is an example of a cloud-type crystal material analysis apparatus, and the storage section 13 is independent from the control section 11 and the like. In the example shown in FIG. 14, a computer 30 that stores the control section 11 and the like and a computer 40 that stores the storage section 13 are connected via network interface sections 19 and 20.
図１５に、本件で開示する結晶材料解析装置の一実施形態としての機能構成例を示す。
図１５に示す結晶材料解析装置１Ａは、解析部２を有する。
FIG. 15 shows an example of a functional configuration as an embodiment of the crystal material analysis device disclosed in this application.
A crystal material analysis apparatus 1A shown in FIG. 15 includes an analysis section 2.
図１６に、本件で開示する結晶材料解析装置の他の実施形態としての機能構成例を示す。
図１６に示す結晶材料解析装置１Ｂは、解析部２及び、グラフデータベース３を有する。
FIG. 16 shows an example of the functional configuration of another embodiment of the crystal material analysis apparatus disclosed in this application.
A crystal material analysis apparatus 1B shown in FIG. 16 includes an analysis section 2 and a graph database 3.
図１７に、本件で開示する技術の一例を用いて結晶構造を解析する際のフローチャートの例を示す。
まず、他のデータベースから結晶構造データを抜き出す（Ｓ１１）。他のデータベースとしては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、無機結晶構造データベース（Ｉｎｏｒｇａｎｉｃ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ Ｄａｔａｂａｓｅ：ＩＣＳＤ）などが挙げられる。なお、抜き出す結晶構造データの数、種類としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。例えば、ある特定の元素を有する化学物質の結晶構造データのみを抜き出してもよい。
次に、抜き出された結晶構造データを用いて、本件の技術のグラフ化により、グラフを作成し、当該グラフを有するグラフデータベースを作成する（Ｓ１２）。グラフの作成は、例えば、図７に示したフローチャートに従って行う。
次に、グラフデータベースのグラフを用いて結晶構造の解析を行う（Ｓ１３）。解析としては、例えば、類似性評価が挙げられる。類似性評価は、例えば、コンフリクトグラフの最大独立集合問題をイジングモデルの式で表してアニーリングマシン等で解くことにより行う。当該方法は、例えば、以下の非特許文献を参照して行うことができる。
非特許文献：Ｍａｒｉｔｚａ Ｈｅｒｎａｎｄｅｚ， Ａｒｍａｎ Ｚａｒｉｂａｆｉｙａｎ， Ｍａｌｉｈｅｈ Ａｒａｍｏｎ， Ｍｏｈａｍｍａｄ Ｎａｇｈｉｂｉ “Ａ Ｎｏｖｅｌ Ｇｒａｐｈ－ｂａｓｅｄ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ”． ａｒＸｉｖ：１６０１．０６６９３（ｈｔｔｐｓ：／／ａｒｘｉｖ．ｏｒｇ／ｐｄｆ／１６０１．０６６９３．ｐｄｆ）
以上により、結晶構造の解析の一つである結晶構造の類似性評価を行うことができる。
FIG. 17 shows an example of a flowchart when analyzing a crystal structure using an example of the technology disclosed herein.
First, crystal structure data is extracted from another database (S11). Other databases are not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, such as the Inorganic Crystal Structure Database (ICSD). Note that the number and types of crystal structure data to be extracted are not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. For example, only crystal structure data of a chemical substance having a certain specific element may be extracted.
Next, using the extracted crystal structure data, a graph is created by the graphing technique of the present invention, and a graph database including the graph is created (S12). The graph is created, for example, according to the flowchart shown in FIG.
Next, the crystal structure is analyzed using the graph in the graph database (S13). Examples of the analysis include similarity evaluation. The similarity evaluation is performed, for example, by expressing the maximum independent set problem of the conflict graph using an Ising model formula and solving it using an annealing machine or the like. The method can be performed, for example, with reference to the following non-patent literature.
Non-patent literature: Maritza Hernandez, Arman Zaribafiyan, Maliheh Aramon, Mohammad Naghibi “A Novel Graph-based Approach for Determini ng Molecular Similarity”. arXiv:1601.06693 (https://arxiv.org/pdf/1601.06693.pdf)
As described above, similarity evaluation of crystal structures, which is one type of analysis of crystal structures, can be performed.
以下に、実施例を用いて、開示の技術を具体的に説明する。なお、開示の技術は以下の実施例に限定されない。 The disclosed technology will be specifically explained below using examples. Note that the disclosed technology is not limited to the following examples.
（実施例１）
ＩＣＳＤに収録されている約９，０００個のＬｉ化合物について、開示の技術のグラフを作成し、全固体リチウム二次電池の正極材料の一つであるＬｉ１．８６５ＣｏＰ２Ｏ７（図１８）に対する類似性の評価を行った。具体的な方法を以下に示す。
なお、図１８において、♯に続く６桁の番号は、ＩＣＳＤにおける当該ＬＩ化合物の番号であり、カッコ内の数字は、空間群の番号である。
(Example 1)
A graph of the disclosed technology was created for approximately 9,000 Li compounds recorded in ICSD, and Li 1.865 CoP 2 O 7 (Fig. 18 ) was evaluated for similarity. A specific method is shown below.
In FIG. 18, the 6-digit number following # is the number of the LI compound in ICSD, and the number in parentheses is the space group number.
ＩＣＳＤに収録されている約９，０００個のＬｉ化合物の結晶構造データ（ｃｉｆファイル形式）をＩＣＳＤから抜き出し、それらの結晶構造データについて、図７のフローチャートに従って、グラフ化した。
続いて、得られたグラフについて、コンフリクトグラフの最大独立集合問題をイジングモデルの式で表してアニーリングマシンで解くことにより、Ｌｉ１．８６５ＣｏＰ２Ｏ７に対する類似度を算出した。
結果を表１に示した。表１では、類似度を降順で２０位まで示した。
The crystal structure data (cif file format) of about 9,000 Li compounds recorded in the ICSD were extracted from the ICSD, and the crystal structure data were graphed according to the flowchart in FIG.
Subsequently, for the obtained graph, the similarity to Li 1.865 CoP 2 O 7 was calculated by expressing the maximum independent set problem of the conflict graph using an Ising model formula and solving it using an annealing machine.
The results are shown in Table 1. In Table 1, the degree of similarity is shown in descending order up to the top 20.
ここで、分母（Ａ）の列は、Ｌｉ１．８６５ＣｏＰ２Ｏ７のグラフにおけるノード（原子）の数（２３６）である。
分母（Ｂ）の列は、それぞれのＬｉ化合物におけるノード（原子）の数である。
比（Ａ）は、類似度／分母（Ａ）である。そのため、比（Ａ）の数値の順序は、類似度の数値の順序と同じである。
比（Ｂ）は、類似度／分母（Ｂ）である。
これらは、以下の表２においても同じである。
表２においては、同じ結果について、比（Ｂ）を降順で２０位まで示した。
Here, the denominator (A) column is the number (236) of nodes (atoms) in the graph of Li 1.865 CoP 2 O 7 .
The denominator (B) column is the number of nodes (atoms) in each Li compound.
The ratio (A) is similarity/denominator (A). Therefore, the numerical order of the ratio (A) is the same as the numerical order of the similarity.
The ratio (B) is similarity/denominator (B).
These are also the same in Table 2 below.
In Table 2, the ratio (B) is shown in descending order up to the 20th place for the same results.
表１のように、Ｌｉ１．８６５ＣｏＰ２Ｏ７との類似度を求めると、Ｌｉ１．８６５ＣｏＰ２Ｏ７との類似度が最も高いＬｉ化合物〔Ｌｉ１．８６５ＣｏＰ２Ｏ７自身を除き、比（Ａ）が最も大きいＬｉ化合物〕として、図１９に示すＬｉ化合物が見つかった。
一方、表２に示すように、比（Ｂ）を求めたところ、Ｌｉ１．８６５ＣｏＰ２Ｏ７との類似度が最も高いＬｉ化合物〔Ｌｉ１．８６５ＣｏＰ２Ｏ７自身を除き、比（Ｂ）が最も大きいＬｉ化合物〕として、図２０に示す化合物が見つかった。
ここで、図１９に示すＬｉ化合物は、単位格子の大きさが同じ程度の大きさである場合に、類似度が高いＬｉ化合物である。それに対して、図２０に示すＬｉ化合物は、見かけ上は単位格子の大きさが大きく異なるため、類似度が低いように見えるが、単位格子の大きさの違いによらず、図１８のＬｉ化合物（Ｌｉ１．８６５ＣｏＰ２Ｏ７）との類似度が高いＬｉ化合物であると評価することができる。即ち、図２０に示すＬｉ化合物の単位格子を、そのノード（原子）の数（７９）が図１８のＬｉ化合物のノード（原子）の数（２３６）に近づくように大きくすると、図１８で示すＬｉ化合物の単位格子と類似した構造となると評価することができる。
As shown in Table 1, when the similarity with Li 1.865 CoP 2 O 7 is calculated, the Li compound with the highest similarity with Li 1.865 CoP 2 O 7 [Li 1.865 CoP 2 O 7 itself] The Li compound shown in FIG. 19 was found as the Li compound with the largest ratio (A).
On the other hand, as shown in Table 2, when the ratio (B) was calculated, it was found that the Li compound with the highest similarity to Li 1.865 CoP 2 O 7 [excluding Li 1.865 CoP 2 O 7 itself, the ratio ( The compound shown in FIG. 20 was found as the Li compound with the largest B).
Here, the Li compounds shown in FIG. 19 are Li compounds that have a high degree of similarity when the sizes of the unit cells are approximately the same. On the other hand, the Li compounds shown in Figure 20 appear to have a low degree of similarity because their unit cell sizes are significantly different, but the Li compounds shown in Figure 18 (Li 1.865 CoP 2 O 7 ) can be evaluated as a Li compound having a high degree of similarity. That is, if the unit cell of the Li compound shown in FIG. 20 is enlarged so that the number of nodes (atoms) thereof approaches the number of nodes (atoms) (236) of the Li compound shown in FIG. 18, the unit cell shown in FIG. It can be evaluated that the structure is similar to the unit cell of a Li compound.
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
原子のデータであるノードと、２つの原子の化学結合のデータであるエッジとを有するグラフであって、結晶材料の１つの単位格子内の原子のデータである格子内ノードを有し、かつ前記単位格子内の２つの前記原子の化学結合のデータである格子内エッジを有し、更に、前記単位格子内の前記原子と化学結合を有する原子であって前記単位格子に隣接する隣接単位格子内の原子のデータである拡張ノードを有し、かつ前記格子内ノードに当たる原子と前記拡張ノードに当たる原子との間の化学結合のデータである拡張エッジとを有するグラフを用いて、結晶材料の解析を行う解析部を有することを特徴とする結晶材料解析装置。
（付記２）
前記グラフを有するグラフデータベースを有する付記１に記載の結晶材料解析装置。
（付記３）
前記格子内エッジ、及び前記拡張エッジが、前記格子内ノード間、並びに前記格子内ノード及び前記拡張ノード間のボロノイ分割により作成される付記１又は２に記載の結晶材料解析装置。
（付記４）
前記グラフにおいて、１つの結晶材料における全ノードの数が、前記１つの結晶材料における前記格子内ノードの数の２７倍以下である付記１から３のいずれかに記載の結晶材料解析装置。
（付記５）
前記結晶材料が、無機化合物である付記１から４のいずれかに記載の結晶材料解析装置。
（付記６）
前記結晶材料の解析が、複数の結晶材料の結晶構造の類似性の分析である付記１から５のいずれかに記載の結晶材料解析装置。
（付記７）
前記結晶材料の解析が、結晶材料の特性の予測である付記１から５のいずれかに記載の結晶材料解析装置。
（付記８）
コンピュータが、
原子のデータであるノードと、２つの原子の化学結合のデータであるエッジとを有するグラフであって、結晶材料の１つの単位格子内の原子のデータである格子内ノードを有し、かつ前記単位格子内の２つの前記原子の化学結合のデータである格子内エッジを有し、更に、前記単位格子内の前記原子と化学結合を有する原子であって前記単位格子に隣接する隣接単位格子内の原子のデータである拡張ノードを有し、かつ前記格子内ノードに当たる原子と前記拡張ノードに当たる原子との間の化学結合のデータである拡張エッジとを有するグラフを用いて、結晶材料の解析を行う、
ことを特徴とする結晶材料解析方法。
（付記９）
前記格子内エッジ、及び前記拡張エッジが、前記格子内ノード間、並びに前記格子内ノード及び前記拡張ノード間のボロノイ分割により作成される付記８に記載の結晶材料解析方法。
（付記１０）
前記グラフにおいて、１つの結晶材料における全ノードの数が、前記１つの結晶材料における前記格子内ノードの数の２７倍以下である付記８又は９に記載の結晶材料解析方法。
（付記１１）
前記結晶材料が、無機化合物である付記８から１０のいずれかに記載の結晶材料解析方法。
（付記１２）
前記結晶材料の解析が、複数の結晶材料の結晶構造の類似性の分析である付記８から１１のいずれかに記載の結晶材料解析方法。
（付記１３）
前記結晶材料の解析が、結晶材料の特性の予測である付記８から１１のいずれかに記載の結晶材料解析方法。
（付記１４）
コンピュータに、
原子のデータであるノードと、２つの原子の化学結合のデータであるエッジとを有するグラフであって、結晶材料の１つの単位格子内の原子のデータである格子内ノードを有し、かつ前記単位格子内の２つの前記原子の化学結合のデータである格子内エッジを有し、更に、前記単位格子内の前記原子と化学結合を有する原子であって前記単位格子に隣接する隣接単位格子内の原子のデータである拡張ノードを有し、かつ前記格子内ノードに当たる原子と前記拡張ノードに当たる原子との間の化学結合のデータである拡張エッジとを有するグラフを用いて、結晶材料の解析を行わせる、
ことを特徴とする結晶材料解析プログラム。
（付記１５）
前記格子内エッジ、及び前記拡張エッジが、前記格子内ノード間、並びに前記格子内ノード及び前記拡張ノード間のボロノイ分割により作成される付記１４に記載の結晶材料解析プログラム。
（付記１６）
前記グラフにおいて、１つの結晶材料における全ノードの数が、前記１つの結晶材料における前記格子内ノードの数の２７倍以下である付記１４又は１５に記載の結晶材料解析プログラム。
（付記１７）
前記結晶材料が、無機化合物である付記１４から１６のいずれかに記載の結晶材料解析プログラム。
（付記１８）
前記結晶材料の解析が、複数の結晶材料の結晶構造の類似性の分析である付記１４から１７のいずれかに記載の結晶材料解析プログラム。
（付記１９）
前記結晶材料の解析が、結晶材料の特性の予測である付記１４から１７のいずれかに記載の結晶材料解析プログラム。
Regarding the above embodiments, the following additional notes are further disclosed.
(Additional note 1)
A graph having nodes that are data of atoms and edges that are data of chemical bonds between two atoms, and having intralattice nodes that are data of atoms in one unit cell of a crystal material, and It has an intra-lattice edge that is data of chemical bonds between the two atoms in the unit cell, and further has an edge in an adjacent unit cell that is an atom that has a chemical bond with the atom in the unit cell and is adjacent to the unit cell. Analysis of a crystalline material is performed using a graph that has extended nodes that are data on atoms in the lattice, and extended edges that are data on chemical bonds between atoms that correspond to the nodes in the lattice and atoms that correspond to the extended nodes. A crystal material analysis device characterized by having an analysis section for performing analysis.
(Additional note 2)
The crystal material analysis device according to supplementary note 1, which has a graph database having the graph.
(Additional note 3)
The crystal material analysis apparatus according to appendix 1 or 2, wherein the intra-lattice edges and the extended edges are created by Voronoi partitioning between the intra-lattice nodes and between the intra-lattice nodes and the extended nodes.
(Additional note 4)
4. The crystal material analysis device according to any one of Supplementary notes 1 to 3, wherein in the graph, the total number of nodes in one crystal material is 27 times or less the number of nodes in the lattice in the one crystal material.
(Appendix 5)
5. The crystal material analysis device according to any one of Supplementary Notes 1 to 4, wherein the crystal material is an inorganic compound.
(Appendix 6)
6. The crystalline material analysis apparatus according to any one of Supplementary Notes 1 to 5, wherein the analysis of the crystalline material is an analysis of similarity of crystal structures of a plurality of crystalline materials.
(Appendix 7)
6. The crystalline material analysis apparatus according to any one of Supplementary Notes 1 to 5, wherein the analysis of the crystalline material is prediction of properties of the crystalline material.
(Appendix 8)
The computer is
A graph having nodes that are data of atoms and edges that are data of chemical bonds between two atoms, and having intralattice nodes that are data of atoms in one unit cell of a crystal material, and It has an intra-lattice edge that is data of chemical bonds between the two atoms in the unit cell, and further has an edge in an adjacent unit cell that is an atom that has a chemical bond with the atom in the unit cell and is adjacent to the unit cell. Analysis of a crystalline material is performed using a graph that has extended nodes that are data on atoms in the lattice, and extended edges that are data on chemical bonds between atoms that correspond to the nodes in the lattice and atoms that correspond to the extended nodes. conduct,
A crystal material analysis method characterized by the following.
(Appendix 9)
The crystal material analysis method according to appendix 8, wherein the intra-lattice edges and the extended edges are created by Voronoi partitioning between the intra-lattice nodes and between the intra-lattice nodes and the extended nodes.
(Appendix 10)
10. The crystal material analysis method according to appendix 8 or 9, wherein in the graph, the total number of nodes in one crystal material is 27 times or less the number of nodes in the lattice in the one crystal material.
(Appendix 11)
11. The crystalline material analysis method according to any one of appendices 8 to 10, wherein the crystalline material is an inorganic compound.
(Appendix 12)
12. The crystalline material analysis method according to any one of appendices 8 to 11, wherein the analysis of the crystalline material is an analysis of similarity of crystal structures of a plurality of crystalline materials.
(Appendix 13)
12. The crystalline material analysis method according to any one of appendices 8 to 11, wherein the analysis of the crystalline material is prediction of properties of the crystalline material.
(Appendix 14)
to the computer,
A graph having nodes that are data of atoms and edges that are data of chemical bonds between two atoms, and having intralattice nodes that are data of atoms in one unit cell of a crystal material, and It has an intra-lattice edge that is data of chemical bonds between the two atoms in the unit cell, and further has an edge in an adjacent unit cell that is an atom that has a chemical bond with the atom in the unit cell and is adjacent to the unit cell. Analysis of a crystalline material is performed using a graph that has extended nodes that are data on atoms in the lattice, and extended edges that are data on chemical bonds between atoms that correspond to the nodes in the lattice and atoms that correspond to the extended nodes. make it happen,
A crystal material analysis program characterized by:
(Appendix 15)
15. The crystal material analysis program according to appendix 14, wherein the intra-lattice edges and the extended edges are created by Voronoi partitioning between the intra-lattice nodes and between the intra-lattice nodes and the extended nodes.
(Appendix 16)
16. The crystal material analysis program according to appendix 14 or 15, wherein in the graph, the number of all nodes in one crystal material is 27 times or less the number of nodes in the lattice in the one crystal material.
(Appendix 17)
17. The crystalline material analysis program according to any one of appendices 14 to 16, wherein the crystalline material is an inorganic compound.
(Appendix 18)
18. The crystalline material analysis program according to any one of appendices 14 to 17, wherein the analysis of the crystalline material is an analysis of similarity of crystal structures of a plurality of crystalline materials.
(Appendix 19)
18. The crystalline material analysis program according to any one of appendices 14 to 17, wherein the analysis of the crystalline material is prediction of properties of the crystalline material.
１０ 結晶材料解析装置
１１ 解析部
１２ メモリ
１３ 記憶部
１４ 表示部
１５ 入力部
１６ 出力部
１７ Ｉ／Ｏインターフェース部
１８ システムバス
１９ ネットワークインターフェース部
２０ ネットワークインターフェース部
３０ コンピュータ
４０ コンピュータ
10 Crystal material analysis device 11 Analysis section 12 Memory 13 Storage section 14 Display section 15 Input section 16 Output section 17 I/O interface section 18 System bus 19 Network interface section 20 Network interface section 30 Computer 40 Computer
Claims (6)
前記グラフにおいて、１つの結晶材料における全ノードの数が、前記１つの結晶材料における前記格子内ノードの数の２７倍以下であり、
前記グラフを用いた前記結晶材料の解析が、
複数の結晶材料の前記グラフから算出した類似度のスコアに基づく前記複数の結晶材料の結晶構造の類似性の分析である、及び／又は
複数の結晶材料の前記グラフと前記複数の結晶材料の特性データとを用いて学習した学習モデルによる結晶材料の特性の予測であることを特徴とする結晶材料解析装置。 A graph having nodes that are data of atoms and edges that are data of chemical bonds between two atoms, and having intralattice nodes that are data of atoms in one unit cell of a crystal material, and It has an intra-lattice edge that is data of chemical bonds between the two atoms in the unit cell, and further has an edge in an adjacent unit cell that is an atom that has a chemical bond with the atom in the unit cell and is adjacent to the unit cell. Analysis of a crystalline material is performed using a graph that has extended nodes that are data on atoms in the lattice, and extended edges that are data on chemical bonds between atoms that correspond to the nodes in the lattice and atoms that correspond to the extended nodes. It has an analysis section that performs
In the graph, the total number of nodes in one crystal material is 27 times or less the number of nodes in the lattice in the one crystal material,
Analysis of the crystalline material using the graph,
is an analysis of the similarity of crystal structures of the plurality of crystalline materials based on similarity scores calculated from the graphs of the plurality of crystalline materials; and/or
A crystalline material analysis apparatus characterized in that the prediction of the characteristics of the crystalline material is performed by a learning model learned using the graphs of the plurality of crystalline materials and the characteristic data of the plurality of crystalline materials .
原子のデータであるノードと、２つの原子の化学結合のデータであるエッジとを有するグラフであって、結晶材料の１つの単位格子内の原子のデータである格子内ノードを有し、かつ前記単位格子内の２つの前記原子の化学結合のデータである格子内エッジを有し、更に、前記単位格子内の前記原子と化学結合を有する原子であって前記単位格子に隣接する隣接単位格子内の原子のデータである拡張ノードを有し、かつ前記格子内ノードに当たる原子と前記拡張ノードに当たる原子との間の化学結合のデータである拡張エッジとを有するグラフを用いて、結晶材料の解析を行い、
前記グラフにおいて、１つの結晶材料における全ノードの数が、前記１つの結晶材料における前記格子内ノードの数の２７倍以下であり、
前記グラフを用いた前記結晶材料の解析が、
複数の結晶材料の前記グラフから算出した類似度のスコアに基づく前記複数の結晶材料の結晶構造の類似性の分析である、及び／又は
複数の結晶材料の前記グラフと前記複数の結晶材料の特性データとを用いて学習した学習モデルによる結晶材料の特性の予測であることを特徴とする結晶材料解析方法。 The computer is
A graph having nodes that are data of atoms and edges that are data of chemical bonds between two atoms, and having intralattice nodes that are data of atoms in one unit cell of a crystal material, and It has an intra-lattice edge that is data of chemical bonds between the two atoms in the unit cell, and further has an edge in an adjacent unit cell that is an atom that has a chemical bond with the atom in the unit cell and is adjacent to the unit cell. Analysis of a crystalline material is performed using a graph that has extended nodes that are data on atoms in the lattice, and extended edges that are data on chemical bonds between atoms that correspond to the nodes in the lattice and atoms that correspond to the extended nodes. conduct,
In the graph, the total number of nodes in one crystal material is 27 times or less the number of nodes in the lattice in the one crystal material,
Analysis of the crystalline material using the graph,
is an analysis of the similarity of crystal structures of the plurality of crystalline materials based on similarity scores calculated from the graphs of the plurality of crystalline materials; and/or
A crystalline material analysis method characterized in that the characteristics of the crystalline material are predicted by a learning model learned using the graphs of the plurality of crystalline materials and the characteristic data of the plurality of crystalline materials .
原子のデータであるノードと、２つの原子の化学結合のデータであるエッジとを有するグラフであって、結晶材料の１つの単位格子内の原子のデータである格子内ノードを有し、かつ前記単位格子内の２つの前記原子の化学結合のデータである格子内エッジを有し、更に、前記単位格子内の前記原子と化学結合を有する原子であって前記単位格子に隣接する隣接単位格子内の原子のデータである拡張ノードを有し、かつ前記格子内ノードに当たる原子と前記拡張ノードに当たる原子との間の化学結合のデータである拡張エッジとを有するグラフを用いて、結晶材料の解析を行わせ、
前記グラフにおいて、１つの結晶材料における全ノードの数が、前記１つの結晶材料における前記格子内ノードの数の２７倍以下であり、
前記グラフを用いた前記結晶材料の解析が、
複数の結晶材料の前記グラフから算出した類似度のスコアに基づく前記複数の結晶材料の結晶構造の類似性の分析である、及び／又は
複数の結晶材料の前記グラフと前記複数の結晶材料の特性データとを用いて学習した学習モデルによる結晶材料の特性の予測であることを特徴とする結晶材料解析プログラム。 to the computer,
A graph having nodes that are data of atoms and edges that are data of chemical bonds between two atoms, and having intralattice nodes that are data of atoms in one unit cell of a crystal material, and It has an intra-lattice edge that is data of chemical bonds between the two atoms in the unit cell, and further has an edge in an adjacent unit cell that is an atom that has a chemical bond with the atom in the unit cell and is adjacent to the unit cell. Analysis of a crystalline material is performed using a graph that has extended nodes that are data on atoms in the lattice, and extended edges that are data on chemical bonds between atoms that correspond to the nodes in the lattice and atoms that correspond to the extended nodes. let it be done ,
In the graph, the total number of nodes in one crystal material is 27 times or less the number of nodes in the lattice in the one crystal material,
Analysis of the crystalline material using the graph,
is an analysis of the similarity of crystal structures of the plurality of crystalline materials based on similarity scores calculated from the graphs of the plurality of crystalline materials; and/or
A crystalline material analysis program that predicts characteristics of a crystalline material using a learning model learned using the graphs of a plurality of crystalline materials and characteristic data of the plurality of crystalline materials .
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007106708A (en) | 2005-10-14 | 2007-04-26 | Univ Of Tokushima | Device and program for analyzing structural reaction characteristics correlation |
| JP2010168354A (en) | 2008-12-23 | 2010-08-05 | Sumitomo Chemical Co Ltd | Apparatus for estimating packing structure of pi-conjugated molecule, method for estimating packing structure and utilization thereof |
| US20150127307A1 (en) | 2012-06-25 | 2015-05-07 | The Research Foundation For The State University Of New York | Method and apparatus for crystal structure optimization |
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