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...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:Scientific reports Ročník 14; číslo 1; s. 26736 - 13
Hlavní autoři: Sabagh Moeini, Alireza, Shariatmadar Tehrani, Fatemeh, Naeimi-Sadigh, Alireza
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!
Nejprve se musíte přihlásit.