シュレーディンガー株式会社 ロゴシュレーディンガー株式会社

最終更新日:2022-03-14 17:25:10.0

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  • カタログ発行日:2022/03/14

【資料】高分子V2019r

基本情報【資料】高分子

高分子材料の分析、最適化、発見における原子シミュレーションの影響を大幅に拡大。効率、アクセス可能性、予測の信頼性を提供します。

SchrödingerのMaterials Science Suiteには、物理​​ベースのモデリングおよびシミュレーションツールセットのグループと、高分子材料の迅速かつ効率的な開発と最適化を促進する自動ワークフローソリューションが含まれています。

Keywords: thermoplastics, thermosets, elastomers, gels, modulus, yield point, polymerization, crosslinking, glass transition, molecular dynamics, quantum chemistry
キーワード:熱可塑性樹脂、熱硬化性樹脂、エラストマー、ゲル、弾性率、降伏点、重合、架橋、ガラス転移、分子動力学、量子化学

【製品総合ガイド】材料研究開発を加速する高速分子シミュレーション

【製品総合ガイド】材料研究開発を加速する高速分子シミュレーション 製品画像

当社のMaterials Science Suiteは、幅広い材料研究分野への対応が可能です。

■密度汎関数理論(DFT)計算・周期系第一原理計算による物性予測
HOMO/LUMO/pKa/溶媒効果/IR/Raman/UV-vis/VCD/NMR/ 酸化・還元ポテンシャル/ 3重項励起状態エネルギー/TADF S1-Txギャップ/蛍光/りん光/振動計算/ 構造最適化/遷移状態計算/反応経路解析/吸着エネルギー/結合解離エネルギー/ 電子・ホール移動度/再配向(再配列、再配置)エネルギー

■分子力学(MM)法・分子動力学(MD)法・粗視化MDによる物性予測
密度/配座解析/架橋構造/ヤング率/粘度/表面張力/ ガラス転移温度(Tg)/分子拡散/熱膨張/結晶形態/ 膨潤/応力ひずみ曲線/溶解度パラメータ
機械学習で使用可能な手法
様々な記述子・フィンガープリント生成/ 部分的最小二乗回帰(PLS)法/重回帰分析(MLR)/主成分回帰(PCR)/カーネルPLS法/ ベイズ分類/再帰分割(RP)分析/自己組織化マップ/Tg・誘電率・沸点・蒸気圧予測モデル/ 遺伝的アルゴリズム/アクティブラーニング (詳細を見る

ポリマー・樹脂の物性値予測支援ツール【日本語】

ポリマー・樹脂の物性値予測支援ツール【日本語】 製品画像

ポリマー・樹脂の物性予測を支援する、シュレーディンガーのソフトウェアをご紹介いたします。

【製品特徴】
■高効率GPU コー ドでMD計算を加速
数万原子x 数百ナノ秒/日= lGPU
■独自の高精度力場パラメータOPLS4
■架橋樹脂を含む多様なポリマー構造ビルダー
■物性値予測・解析ツール

※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。 (詳細を見る

取扱会社 【資料】高分子

シュレーディンガー株式会社

【ソフトウェア開発・販売】 ■高速分子シミュレーションにより、ポリマー、有機EL、半導体をはじめとして、さまざまな材料開発を総合支援する Materials Science Suite ■計算化学の導入障壁を取り除く、データ蓄積・活用ソ リューション LiveDesign ■創薬およびバイオテクノロジー研究を加速する、化学シミュレーション・ソフトウェア 【ソリューション提案・コラボレーション・共同研究】 お客様のご状況に応じて、各分野の専門サイエンティストが適切なソリューションをご提案いたします。 グローバルな医薬品会社、材料会社との共同研究の実績がございます。

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