Výsledky vyhledávání - "ternary carbides"

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Report

Machine Learned Interatomic Potentials for Ternary Carbides trained on the AFLOW Database

Autor: Roberts, Josiah, Rijal, Biswas, Divilov, Simon, Maria, Jon-Paul, Fahrenholtz, William G., Wolfe, Douglas E., Brenner, Donald W., Curtarolo, Stefano, Zurek, Eva

Large density functional theory (DFT) databases are a treasure trove of energies, forces and stresses that can be used to train machine learned interatomic potentials for atomistic modeling. Herein, we employ structural relaxations from the AFLOW dat

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2401.01852

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Machine learned interatomic potentials for ternary carbides trained on the AFLOW database

Autor: Josiah Roberts, Biswas Rijal, Simon Divilov, Jon-Paul Maria, William G. Fahrenholtz, Douglas E. Wolfe, Donald W. Brenner, Stefano Curtarolo, Eva Zurek

Publikováno v: npj Computational Materials, Vol 10, Iss 1, Pp 1-10 (2024)

Abstract Large-density functional theory (DFT) databases are a treasure trove of energies, forces, and stresses that can be used to train machine-learned interatomic potentials for atomistic modeling. Herein, we employ structural relaxations from the

Externí odkaz: https://doaj.org/article/bc840544e1124a0abfc44bf9989d0d56