Application of machine learning potentials to predict grain boundary properties in fcc elemental metals
Application of machine learning potentials to predict grain boundary properties in fcc elemental metals
复制标题
应用机器学习潜力预测面心立方元素金属的晶界特性
DOI：
10.1103/physrevmaterials.4.123607
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
and Isao Tanaka
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Takayuki Nishiyama;Atsuto Seko;and Isao Tanaka
