一般化離接計画問題による結晶構造予測理論の構築 ―全てのイオン結合性物質を網羅的に予測するための計算手法を確立―

2026-09-01 東京大学

東京大学物性研究所の研究者は、無機結晶化学の経験則を「一般化離接計画問題(GDP)」として定式化し、イオン結合性物質などの結晶構造を高速に設計する新しい理論・アルゴリズム「数理結晶化学」を構築した。結晶構造予測は原子位置や周期性に膨大な自由度があり、安定性評価にも第一原理計算を必要とするため、計算コストが大きい。今回、原子半径と配位数から導かれる拘束条件を用いて不安定な構造を大幅に排除し、安定性が期待される構造だけを効率的に探索する手法を開発した。Logic Based Outer-approximation法、分枝限定法、切除平面法、機械学習などを組み合わせ、単純な構造ならノートPCでも数秒で設計できる性能を実現。イオン結合性物質に加えジントル相にも適用可能で、未知物質の網羅的探索や新機能材料の発見を加速する基盤技術として期待される。

一般化離接計画問題による結晶構造予測理論の構築 ―全てのイオン結合性物質を網羅的に予測するための計算手法を確立―
結晶構造を設計するアルゴリズムの模式図。

<関連情報>

一般化選言プログラミングによる結晶構造予測 Crystal structure prediction by generalized disjunctive programming

Ryotaro Koshoji
Physical Review Research  Published: 31 August, 2026
DOI: https://doi.org/10.1103/6vcp-5zwf

Abstract

Inorganic structural chemistry leads naturally to a theory for crystal structure prediction formalized by a generalized disjunctive programming, which is formulated using continuous and Boolean variables to involve the algebraic equations, disjunctions, and logic propositions. Since the feasibilities of continuous variables change drastically depending on Boolean variables and vice versa, iterative optimization of continuous and Boolean variables efficiently transforms a randomly generated initial structure into an optimal solution. Boolean variables are introduced to elucidate the “combinatorial backbone” of the original continuous optimization problem, which corresponds to the graphs describing crystal structures with clear chemical meanings. Since many subgraphs are discovered in numerous graphs generated through structural optimizations, on-the-fly learning of the feasibilities of them accelerates the discovery of the optimal solutions. This theory enables designing a wide variety of crystal structures with small computations based on only the atomic radii and feasible coordination numbers of each atom.

0500化学一般
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