MAPAL: A python library for mapping features and properties of alloys over compositional spaces

Compositional machine learning (ML) models have emerged as a promising high throughput approach to probe the properties and behavior of a wide variety of materials including multi-principal element alloys (MPEAs). These models use physical and thermodynamic features that are derived from some combin...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Computational materials science Ročník 262; s. 114360
Hlavní autoři:	Beniwal, Dishant, Ray, Pratik K.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 30.01.2026
Témata:	Alloy design Machine learning MAPAL python library MAPAL python library Alloy design Machine learning
ISSN:	0927-0256
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!