Machine-learned multi-system surrogate models for materials prediction

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch

Erschienen in
In: npj Computational Materials ; 5 (2019), 1. - 51. - Nature Publishing Group. - eISSN 2057-3960

Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Konstanz
(wer)
KOPS Universität Konstanz
(wann)
2019
Urheber
Nyshadham, Chandramouli
Rupp, Matthias
Bekker, Brayden
Shapeev, Alexander V.
Mueller, Tim
Rosenbrock, Conrad W.
Csányi, Gábor
Wingate, David W.
Hart, Gus L. W.

URN
urn:nbn:de:bsz:352-2-1h3gbixbs24pl9
Rechteinformation
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
25.03.2025, 13:41 MEZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Nyshadham, Chandramouli
  • Rupp, Matthias
  • Bekker, Brayden
  • Shapeev, Alexander V.
  • Mueller, Tim
  • Rosenbrock, Conrad W.
  • Csányi, Gábor
  • Wingate, David W.
  • Hart, Gus L. W.
  • KOPS Universität Konstanz

Entstanden

  • 2019

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