Datensatz Zitierlink: 
http://hdl.handle.net/20.500.12708/139451
-
Titel: 
Combining effective harmonic potentials and a neural-network force field for the high-temperature HfO2 phase diagram
-
Zitat: 
Madsen, G. K. H., Bichelmaier, S., & Carrete Montana, J. (2022). Combining effective harmonic potentials and a neural-network force field for the high-temperature HfO2 phase diagram. In PSI-K 2022 Abstracts Book (pp. 92–93).
-
Publikationstyp: 
Konferenzbeitrag - Beitrag in einem Abstract Book
de
Sprache: 
Englisch
-
Autor_innen: 
Madsen, Georg Kent Hellerup 
Bichelmaier, Sebastian 
Carrete Montana, Jesús 
-
Organisations­einheit: 
E165-03 - Forschungsbereich Theoretische Chemie 
-
Erschienen in: 
PSI-K 2022 Abstracts Book 
-
Datum (veröffentlicht): 
23-Aug-2022
-
Veranstaltungs­name: 
Psi-I Conference 
-
Veranstaltungs­zeitraum: 
22-Aug-2022 - 25-Aug-2022
-
Veranstaltungs­ort: 
Lausanne, Switzerland
-
Umfang: 
2
-
Keywords: 
Machine Learning; Effective harmonic potentials; Neural-network force field
en
Forschungs­schwerpunkte: 
Quantum Modeling and Simulation: 20%
Materials Characterization: 40%
Computational Materials Science: 40%
-
Wissenschafts­zweig: 
1040 - Chemie: 100%
-
Enthalten in den Sammlungen:
Conference Paper

Zur Langanzeige

Seiten Aufrufe

104
aufgerufen am 01.12.2023

Download(s)

2
aufgerufen am 01.12.2023

Google ScholarTM

Check