Deep Neural Network for Accurate and Efficient Atomistic Modeling of Phase Change Memory
Deep Neural Network for Accurate and Efficient Atomistic Modeling of Phase Change Memory
复制标题
用于相变存储器精确高效原子建模的深度神经网络
DOI：
10.1109/led.2020.2964779
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发表时间：
2020-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Jie Liu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Mengchao Shi;Pinghui Mo;Jie Liu
本文提出了一种基于密度泛函理论和深度神经网络的相变存储器（PCM）全原子模拟方法。它对原子力的最大计算误差约为10−1 eV/m2，
This letter presents a general-purpose fully-atomistic method to simulate phase change memory (PCM), by combining density functional theory (DFT) and deep neural network (DNN). Its maximum calculation error of atomic forces is about 10−1 eV/Å,
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H. Weber;Mathias Schumacher;P. Jóvári;Y. Tsuchiya;W. Skrotzki;R. Mazzarello;I. Kaban