Machine learning-enhanced band gaps prediction for low-symmetry double and layered perovskites
Density functional theory (DFT) calculations are widely used for material property prediction, but their computational cost can hinder the discovery of novel perovskites. This work explores machine learning (ML) as a faster alternative for predicting band gaps in complex perovskites, focusing on low...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Scientific reports Ročník 14; číslo 1; s. 26736 - 13 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
London
Nature Publishing Group UK
05.11.2024
Nature Publishing Group Nature Portfolio |
| Témata: | |
| ISSN: | 2045-2322, 2045-2322 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!