Long, Teng ; Fortunato, Nuno M. ; Zhang, Yixuan ; Gutfleisch, Oliver ; Zhang, Hongbin (2021)
An accelerating approach of designing ferromagnetic materials via machine learning modeling of magnetic ground state and Curie temperature.
In: Materials Research Letters, 9 (4)
doi: 10.1080/21663831.2020.1863876
Artikel, Bibliographie
Typ des Eintrags: | Artikel |
---|---|
Erschienen: | 2021 |
Autor(en): | Long, Teng ; Fortunato, Nuno M. ; Zhang, Yixuan ; Gutfleisch, Oliver ; Zhang, Hongbin |
Art des Eintrags: | Bibliographie |
Titel: | An accelerating approach of designing ferromagnetic materials via machine learning modeling of magnetic ground state and Curie temperature |
Sprache: | Englisch |
Publikationsjahr: | 11 Januar 2021 |
Verlag: | Informa UK Limited, Taylor & FrancisGroup |
Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: | Materials Research Letters |
Jahrgang/Volume einer Zeitschrift: | 9 |
(Heft-)Nummer: | 4 |
DOI: | 10.1080/21663831.2020.1863876 |
URL / URN: | https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/21663831.2020.1... |
Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 11 Fachbereich Material- und Geowissenschaften 11 Fachbereich Material- und Geowissenschaften > Materialwissenschaft 11 Fachbereich Material- und Geowissenschaften > Materialwissenschaft > Fachgebiet Funktionale Materialien 11 Fachbereich Material- und Geowissenschaften > Materialwissenschaft > Fachgebiet Theorie magnetischer Materialien |
Hinterlegungsdatum: | 11 Feb 2021 07:11 |
Letzte Änderung: | 23 Jul 2021 06:11 |
PPN: | |
Projekte: | China Scholarship Council, European Research Council, EU Horizon2020 [grant no. 743116 – Cool Innov], DFG [grant no. 405553726 – TRR 270] |
Export: | |
Suche nach Titel in: | TUfind oder in Google |
![]() |
Frage zum Eintrag |
Optionen (nur für Redakteure)
![]() |
Redaktionelle Details anzeigen |