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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1322008647 |
| Titel | Efficient machine-learning based interatomic potentialsfor exploring thermal conductivity in two-dimensional materials / Bohayra Mortazavi, Evgeny V. Podryabinkin, Ivan S. Novikov, Stephan Roche, Timon Rabczuk, Xiaoying Zhuang, Alexander V. Shapeev |
| Person(en) |
Mortazavi, Bohayra (Verfasser) Podryabinkin, Evgeny V. (Verfasser) Novikov, Ivan S. (Verfasser) Roche, Stephan (Verfasser) Rabczuk, Timon (Verfasser) Zhuang, Xiaoying (Verfasser) Shapeev, Alexander V. (Verfasser) |
| Verlag | Hannover : Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover - Hannover : Technische Informationsbibliothek (TIB) |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2020 |
| Umfang/Format | Online-Ressource |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2024022901281370289219 DOI: 10.15488/16435 |
| URL | https://www.repo.uni-hannover.de/handle/123456789/16562 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Anmerkungen | In: Mortazavi, B.; Podryabinkin, E.V.; Novikov, I.S.; Roche, S.; Rabczuk, T. et al.: Efficient machine-learning based interatomic potentialsfor exploring thermal conductivity in two-dimensional materials. In: JPhys Materials (Journal of Physics: Materials) 3 (2020), Nr. 2, 02LT02. DOI: https://doi.org/10.1088/2515-7639/ab7cbb |
| DDC-Notation | 530.41 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 530 Physik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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