ニューラルネットワーク手法を用いたＹ−１２３系のＴｃ予測
多くの文献からＹ−１２３系のＴｃのデータを収録しデータベースを構築した。データは当然ばらついており、種々の組成を持つ材料のＴｃのデータがあるわけではない。ニューラルネットを構築し、現在収録されているデータを学習データとして活用して、種々の組成を持つ材料のＴｃを予測する。今回は、この手法の有効性を検証し、例として(Y1-xCax)Ba2Cu3Oz のTc(x,z)について考察する。