Tailoring Complexity for Catalyst Discovery Using Physically Motivated Machine Learning

Alternative title
Entdeckung neuartiger Katalysatormaterialien durch physikalisch motiviertes maschinelles Lernen maßgeschneideter Komplexität
Location
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Extent
Online-Ressource
Language
Englisch
Notes
München, Technische Universität München, Dissertation, 2022

Keyword
Heterogene Katalyse
Katalyse
Computational chemistry
Katalysator
Dichtefunktionalformalismus
Reaktionskinetik

Event
Veröffentlichung
(where)
München
(who)
Universitätsbibliothek der TU München
(when)
2022
Creator
Xu, Wenbin
Contributor
Reuter, Karsten Ulrich
Hofmann, Oliver T.
Heiz, Ulrich K.

URN
urn:nbn:de:bvb:91-diss-20221125-1689045-1-4
Rights
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Last update
15.08.2025, 7:26 AM CEST

Data provider

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  • Xu, Wenbin
  • Reuter, Karsten Ulrich
  • Hofmann, Oliver T.
  • Heiz, Ulrich K.
  • Universitätsbibliothek der TU München

Time of origin

  • 2022

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