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Report

Formation Energy Prediction of Material Crystal Structures using Deep Learning

Autor: Torlao, V., Fajardo, E. A.

Determining the stability of chemical compounds is essential for advancing material discovery. In this study, we introduce a novel deep neural network model designed to predict a crystal's formation energy, which identifies its stability property. Ou

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2412.00819

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Report

Effective Dynamics of 2D Bloch Electrons in External Fields Derived From Symmetry

Autor: Fajardo, E. A., Winkler, R.

Publikováno v: Phys. Rev. B 100, 125301 (2019)

We develop a comprehensive theory for the effective dynamics of Bloch electrons based on symmetry. We begin with a scheme to systematically derive the irreducible representations (IRs) characterizing the Bloch functions. Starting from a tight-binding

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/1906.04391

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Report

Universal Spin Dynamics in Quantum Wires

Autor: Fajardo, E. A., Zülicke, U., Winkler, R.

Publikováno v: Phys. Rev. B 96, 155304 (2017)

We discuss the universal spin dynamics in quasi one-dimensional systems including the real spin in narrow-gap semiconductors like InAs and InSb, the valley pseudospin in staggered single-layer graphene, and the combination of real spin and valley pse

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/1707.07408

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Akademický článek

Artículo de reflexión | Publicaciones científicas: ¿El conocimiento como un mercado o como un bien común?

Autor: Caballero CV, Fajardo E

Publikováno v: Global Rheumatology, Vol 4 (2023)

Las publicaciones científicas se han convertido en el vehículo preferido para dar a conocer los avances en el campo de la ciencia. En las últimas décadas ocurrieron cambios importantes relacionados con la difusión del conocimiento científico y,

Externí odkaz: https://doaj.org/article/eb114318bed54aaca4e09db5ba03f5d2