Buchumschlag

Ab initio machine-learning unveils strong anharmonicity in non-Arrhenius self-diffusion of tungsten

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhang, Xi, Divinski, Sergiy V., Grabowski, Blazej
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2023
Schlagworte:	Materials Science
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Temperature dependence of the Gibbs energies of formation of point defects in B2 MoTa from ab initio calculations
von: Xu, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Atomistic modeling of bulk and grain boundary diffusion in solid electrolyte Li$_6$PS$_5$Cl using machine-learning interatomic potentials
von: Ou, Yongliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Non-Arrhenius Li-ion transport and grain-size effects in argyrodite solid electrolytes
von: Ou, Yongliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Origin of the yield stress anomaly in L12 intermetallics unveiled with physically-informed machine-learning potentials
von: Xu, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hydrogen diffusion in TiCr$_2$H$_x$ Laves phases: A combined ab initio and machine-learning-potential study
von: Kumar, Pranav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lattice distortions and non-sluggish diffusion in BCC refractory high entropy alloys
von: Zhang, Jingfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accelerating ab initio melting property calculations with machine learning: Application to the high entropy alloy TaVCrW
von: Zhu, Li-Fang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Free-energy perturbation in the exchange-correlation space accelerated by machine learning: Application to silica polymorphs
von: Forslund, Axel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dynamically training machine-learning-based force fields for strongly anharmonic materials
von: Callsen, Martin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Decoding the hidden dynamics of super-Arrhenius hydrogen diffusion in multi-principal element alloys via machine learning
von: Shuang, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A collapsed interface approach to resolve grain boundaries in finite element simulations of polycrystalline diffusion
von: Scholz, Lena, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sodium diffusion in alkali feldspars: Towards the impact of Al/Si ordering
von: Kulitckaya, Olga, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Benchmarking phonon anharmonicity in machine learning interatomic potentials
von: Bandi, Sasaank, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The ab initio amorphous materials database: Empowering machine learning to decode diffusivity
von: Zheng, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ab initio calculation for electronic structure and optical property of tungsten carbide in a TiCN-based cermet for solar thermal applications
von: Hayakawa, Shota, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Accurate complex-stacking-fault Gibbs energy in Ni3Al at high temperatures
von: Xu, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Machine learning to explore high-entropy alloys with desired enthalpy for room-temperature hydrogen storage: Prediction of density functional theory and experimental data
von: Dangwal, Shivam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the origin of non-Arrhenius behavior of grain growth
von: Pan, Xinlei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Ab initio study of subsurface diffusion of Cu on the H-passivated Si(001) surface
von: Rodriguez-Prieto, A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ab initio insights on the ultrafast strong-field dynamics of anatase TiO$_2$
von: B, Sruthil Lal S., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Ab initio modeling of superconducting alloys
von: Ferreira, Pedro N., et al.
Veröffentlicht: (2024)

\textit{Ab initio} studies of influence of periodic-direction electric fields on spin lifetime and spin diffusion length and the validation of an \textit{ab initio} matrix-drift-diffusion model
von: Xu, Junqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ab initio electronic conductivity of Fe-bearing post-perovskite
von: Peng, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Machine Learning Potentials for Hydrogen Absorption in TiCr$_2$ Laves Phases
von: Kumar, Pranav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Atomistic understanding of hydrogen bubble-induced embrittlement in tungsten enabled by machine learning molecular dynamics
von: Bao, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ab initio study of flexoelectricity in MXene monolayers
von: Kumar, Shashikant, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ab initio elasticity at finite temperature and stress in ferroelectrics
von: Mathis, Mark A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ab initio insights into plasmonic and strong-field contributions to H$_2$ dissociation on silver nanoshells
von: Koval, Natalia E., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ab initio surface chemistry with chemical accuracy
von: Ye, Hong-Zhou, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Ab initio constraints on silica melting to 500 GPa
von: Geng, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Ab-initio superfluid weight and superconducting penetration depth
von: Hiorth, Kaja H., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Ab initio Phase Diagram of Ta2O5
von: Gong, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Regularized Perturbation Theory for Ab initio Solids
von: Chen, Meng-Fu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ab initio investigation of layered TMGeTe3 alloys for phase-change applications
von: Jiang, Yihui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ab initio calculation of the nonequilibrium adsorption energy
von: Lee, Juho, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lattice thermal conductivity of ZrSe2 based on the anharmonic phonon approach and on-the-fly machine learning force fields
von: Lu, Yong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ab initio modeling of TWIP and TRIP effects in $β$-Ti alloys
von: Holec, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ab initio quasi-harmonic thermoelasticity of molybdenum at high temperature and pressure
von: Gong, Xuejun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ab-initio study of the beta Fe2O3 phase
von: Mishra, Priyanka, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ab initio Approach to Collective Excitations in Excitonic Insulators
von: Xuan, Fengyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)