清野淳司 (Junji Seino) - マイポータル

基本情報

所属: 早稲田大学理工学術院先進理工学部化学・生命化学科准教授

学位: 博士（理学）(首都大学東京)

研究者番号: 60580371
J-GLOBAL ID: 200901012158257706
researchmap会員ID: 5000099962

研究キーワード

研究分野

ナノテク・材料 / 基礎物理化学 /

経歴

2021年4月 - 現在

早稲田大学, 理工学術院先進理工学部化学・生命化学科, 准教授
2020年10月 - 2021年3月

東京都立大学, 理学部化学科, 特任准教授
2017年10月 - 2021年3月

科学技術振興機構, さきがけ研究者
2015年4月 - 2020年9月

早稲田大学, 理工学術院総合研究所, 次席研究員（研究院講師）
2012年4月 - 2015年3月

日本学術振興会, 特別研究員（PD）
2010年4月 - 2012年3月

早稲田大学, 理工学術院, 助手

学歴

2007年4月 - 2010年3月

首都大学東京, 理工学研究科, 分子物質化学専攻
2005年4月 - 2007年3月

首都大学東京, 理学研究科, 化学専攻
2000年4月 - 2005年3月

東京都立大学, 理学部, 化学科

委員歴

受賞

論文

Divide-and-Conquer Linear-Scaling Quantum Chemical Computations

Hiromi Nakai, Masato Kobayashi, Takeshi Yoshikawa, Junji Seino, Yasuhiro Ikabata, Yoshifumi Nishimura

The Journal of Physical Chemistry A 127(3) 589-618 2023年1月11日
シンボリック回帰における外挿性の検証とペロブスカイト触媒への応用

磯田拓哉, 高橋栞, 中野匡彦, 中嶋裕也, 清野淳司

22(2) 37-40 2023年
Database-assisted local unitary transformation method for two-electron integrals in two-component relativistic calculations

Chinami Takashima, Junji Seino, Hiromi Nakai

CHEMICAL PHYSICS LETTERS 777 2021年8月査読有り
Implementation of Picture Change Corrected Density Functional Theory Based on Infinite-Order Two-Component Method to GAMESS Program

Chinami Takashima, Junji Seino, Hiromi Nakai

JOURNAL OF COMPUTER CHEMISTRY-JAPAN 19(4) 128-130 2021年査読有り
Machine-learned electron correlation model based on frozen core approximation

Yasuhiro Ikabata, Ryo Fujisawa, Junji Seino, Takeshi Yoshikawa, Hiromi Nakai

JOURNAL OF CHEMICAL PHYSICS 153(18) 2020年11月査読有り
Solvent Selection Scheme Using Machine Learning Based on Physicochemical Description of Solvent Molecules: Application to Cyclic Organometallic Reaction

Mikito Fujinami, Hiroki Maekawara, Ryota Isshiki, Junji Seino, Junichiro Yamaguchi, Hiromi Nakai

BULLETIN OF THE CHEMICAL SOCIETY OF JAPAN 93(7) 841-845 2020年7月査読有り
Orbital-free density functional theory calculation applying semi-local machine-learned kinetic energy density functional and kinetic potential

Fujinami Mikito, Kageyama Ryo, Seino Junji, Ikabata Yasuhiro, Nakai Hiromi

Chemical Physics Letters in press 2020年査読有り
Quantum Chemical Reaction Prediction Method Based on Machine Learning

Fujinami Mikito, Seino Junji, Nakai Hiromi

Bulletin of the Chemical Society of Japan in press 2020年査読有り
Bond Energy Density Analysis Combined with Informatics Technique

Hiromi Nakai, Junji Seino, Kairi Nakamura

The Journal of Physical Chemistry A 123(36) 7777-7784 2019年9月12日査読有り
Semi-local machine-learned kinetic energy density functional demonstrating smooth potential energy curves

Chemical Physics Letters 734 136732 2019年8月査読有り
Machine-learned electron correlation model based on correlation energy density at complete basis set limit

Takuro Nudejima, Yasuhiro Ikabata, Junji Seino, Takeshi Yoshikawa, Hiromi Nakai

The Journal of Chemical Physics 151(2) 024104 2019年7月14日査読有り
Virtual Reaction Condition Optimization based on Machine Learning for a Small Number of Experiments in High-dimensional Continuous and Discrete Variables

Chemistry Letters 48(8) 961-964 2019年5月査読有り
Extension and acceleration of relativistic density functional theory based on transformed density operator

Yasuhiro Ikabata, Takuro Oyama, Masao Hayami, Junji Seino, Hiromi Nakai

The Journal of Chemical Physics 150(16) 164104 2019年4月28日査読有り
RAQET: Large-scale two-component relativistic quantum chemistry program package

Hayami Masao, Seino Junji, Nakajima Yuya, Nakano Masahiko, Ikabata Yasuhiro, Yoshikawa Takeshi, Oyama Takuro, Hiraga Kenta, Hirata So, Nakai Hiromi

JOURNAL OF COMPUTATIONAL CHEMISTRY 39(27) 2333-2344 2018年10月15日査読有り
Erratum: “Semi-local machine-learned kinetic energy density functional with third-order gradients of electron density” [J. Chem. Phys. 148, 241705 (2018)]

Junji Seino, Ryo Kageyama, Mikito Fujinami, Yasuhiro Ikabata, Hiromi Nakai

The Journal of Chemical Physics 149(7) 079901-079901 2018年8月21日査読有り
Semi-local machine-learned kinetic energy density functional with third-order gradients of electron density

Junji Seino, Ryo Kageyama, Mikito Fujinami, Yasuhiro Ikabata, Hiromi Nakai

Journal of Chemical Physics 148(24) 2018年6月28日査読有り
Semi-local machine-learned kinetic energy density functional with third-order gradients of electron density

Junji Seino, Ryo Kageyama, Mikito Fujinami, Yasuhiro Ikabata, Hiromi Nakai

The Journal of Chemical Physics 148 241705 2018年6月査読有り
Gauge-origin independent formalism of two-component relativistic framework based on unitary transformation in nuclear magnetic shielding constant

Masao Hayami, Junji Seino, Hiromi Nakai

Journal of Chemical Physics 148(11) 2018年3月21日査読有り
Derivative of electron repulsion integral using accompanying coordinate expansion and transferred recurrence relation method for long contraction and high angular momentum

Masao Hayami, Junji Seino, Hiromi Nakai

International Journal of Quantum Chemistry 118(16) 2018年査読有り
Computerized Implementation of Higher-Order Electron-Correlation Methods and Their Linear-Scaling Divide-and-Conquer Extensions

Masahiko Nakano, Takeshi Yoshikawa, So Hirata, Junji Seino, Hiromi Nakai

JOURNAL OF COMPUTATIONAL CHEMISTRY 38(29) 2520-2527 2017年11月査読有り

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MISC

量子化学的記述子を用いた反応予測手法の開発と予測に寄与する記述子の解析

藤波美起登, 清野淳司, 中井浩巳

化学工業 70 31-37 2019年12月招待有り
相対論的量子化学における理論・計算手法の基礎

清野淳司

フロンティア（理論化学会） 4 3-20 2019年10月招待有り筆頭著者責任著者
人工知能を用いた化学反応の予測と反応条件最適化

藤波美起登, 清野淳司, 中井浩巳

マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発と活用集（技術情報協会）、第8章 379-384 2019年1月招待有り
理論化学とインフォマティクスの融合による反応設計

藤波美起登, 清野淳司, 中井浩巳

化学と工業 71(8) 2018年8月招待有り
インフォマティクスとの融合による理論化学研究

清野淳司, 中井浩巳

化学工業 69(1) 53-58 2018年1月招待有り
インフォマティクスとの融合による理論化学研究の推進

清野淳司, 中井浩巳

PETROTECH 40 353 2017年5月招待有り
人工知能を用いた化学反応の予測：新材料開発のスピードアップに向けて

藤波美起登, 清野淳司, 中井浩巳

Material Stage 17 70 2017年2月招待有り
局所ユニタリー変換を用いた効率的な2成分相対論的密度汎関数理論の開発

大山拓郎, 速水雅生, 五十幡康弘, 清野淳司, 中井浩巳, 中井浩巳, 中井浩巳, 中井浩巳

分子科学討論会講演プログラム&要旨(Web) 11th 2017年
インフォマティクスによる反応の設計と予測－コンピュータを用いた化学反応の予言を目指して

藤波美起登, 清野淳司, 中井浩巳

化学 71 68 2016年11月招待有り
第一原理計算を用いた重原子同位体における核の体積効果の解明：相対論効果の影響

根本佳介, 阿部穣里, 清野淳司, 波田雅彦

日本地球化学会年会要旨集 60 2013年

講演・口頭発表等

人工知能（AI）技術と電子状態情報を用いた化学反応予測および反応条件最適化

清野淳司

R&D支援センター講習会（2回目） 2020年1月招待有り
相対論的量子化学における理論・計算手法の基礎

清野淳司

第9回量子化学スクール 2019年12月招待有り
Orbital-Free Density Functional Theory Calculation Combined with Semi-Local Machine-Learned Kinetic Energy Density Functional

清野淳司

The 2nd Global Forum on Advanced Materials and Technologies for Sustainable Development (GFMAT-2) 2019年7月招待有り
人工知能（AI）技術と電子状態情報を用いた化学反応予測および反応条件最適化

清野淳司

R&D支援センター講習会 2019年1月招待有り
相対論的量子化学における理論・計算手法の基礎

清野淳司

第8回量子化学スクール 2018年12月19日招待有り
人工知能を用いた化学反応の予測と反応条件の最適化

清野淳司

技術情報協会・講習会触媒開発における人工知能、計算科学の活用―新しい触媒の探索、設計の具体的手法－ 2018年8月招待有り
理論・計算・実験化学とインフォマティクスの融合研究

清野淳司

分子科学研究所・理論・計算分子科学領域セミナーシリーズ 2018年6月招待有り
次世代相対論的量子化学プログラムRAQETの紹介と理論化学研究の情報学との融合

清野淳司

新化学技術振興協会先端科学・材料技術部会・コンピュータケミストリ分科会次世代CCWG講演会 2018年3月招待有り
RAQET: Large-Scale Two-Component Relativistic Quantum Chemistry Program Package

清野淳司

International Symposium “Theoretical Design of Materials with Innovative Functions Based on Element Strategy and Relativistic Electronic Theory” 2017年12月招待有り
相対論的電子論

清野淳司

第56回分子科学若手の会夏の学校第五分科会 2016年8月招待有り
Large-scale relativistic quantum-chemical theory

清野淳司

原子衝突学会第39回年会（第11回アジア原子分子物理国際シンポジウム (AISAMP11) 合同セッション） 2014年10月招待有り
Efficient Relativistic Quantum Theory and Its Analytical Energy Gradient Scheme for Large Molecule

清野淳司

XVIIIth International Workshop on Quantum Systems in Chemistry, Physics and Biology (QSCPXIII) 2013年12月招待有り

主要な所属学協会

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共同研究・競争的資金等の研究課題

精度保証を考慮したオンライン機械学習型軌道非依存密度汎関数理論の開発

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究 (C) 2021年 - 2023年
量子化学と情報学との融合による次世代密度汎関数理論と均一系触媒における反応予測システムの開発

戦略的創造研究推進事業個人型研究（さきがけ）研究領域「理論・実験・計算科学とデータ科学が連携・融合した先進的マテリアルズインフォマティクスのための基盤技術の構築」 2017年10月 - 2021年3月

清野淳司
戦略的創造研究推進事業特定課題調査

2016年

清野淳司
大規模相対論的量子化学計算手法の開発と新元素戦略への応用

科学研究費補助金特別研究員奨励費 2012年 - 2014年

清野淳司
電子情報のみを記述できる大規模・高精度・汎用的相対論的量子化学理論の開発

科学研究費助成事業(早稲田大学) 科学研究費助成事業(若手研究(B)) 若手研究(B) 2011年

清野淳司
4成分Dirac-Coulomb方程式と厳密に等価な2成分相対論方程式の構築と重原子化合物系の分子物性への応用

笹川科学研究助成 2008年

清野淳司

清野淳司

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学歴

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受賞

論文

MISC

講演・口頭発表等

主要な所属学協会

共同研究・競争的資金等の研究課題

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