Computational materials science, 0927-0256
Fachzeitschrift: Zeitschrift
| ISSNs | 0927-0256 |
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41 - 42 von 42Seitengröße: 10
Publikationen
- 2024
- Veröffentlicht
Descriptors based on the density of states for efficient machine learning of grain-boundary segregation energies
Dösinger, C. A., Hammerschmidt, T., Peil, O. E., Scheiber, D. & Romaner, L., 13 Nov. 2024, in: Computational materials science. 247.2025, 31 January 2025, 10 S., 113493.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- 2025
- Veröffentlicht
Accurate prediction of structural and mechanical properties on amorphous materials enabled through machine-learning potentials: A case study of silicon nitride
Nayak, G. K., Srinivasan, P., Todt, J., Daniel, R., Nicolini, P. & Holec, D., 6 Jan. 2025, in: Computational materials science. 249.2025, 5 February, 11 S., 113629.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
