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...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Scientific reports Jg. 14; H. 1; S. 26736 - 13
Hauptverfasser: Sabagh Moeini, Alireza, Shariatmadar Tehrani, Fatemeh, Naeimi-Sadigh, Alireza
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: London Nature Publishing Group UK 05.11.2024
Nature Publishing Group
Nature Portfolio
Schlagworte:
ISSN:2045-2322, 2045-2322
Online-Zugang:Volltext
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