Insight into the effect of force error on the thermal conductivity from machine-learned potentials
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Zhou, Wenjiang, Liang, Nianjie, Wu, Xiguang, Xiong, Shiyun, Fan, Zheyong, Song, Bai |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Correcting force error-induced underestimation of lattice thermal conductivity in machine learning molecular dynamics
di: Wu, Xiguang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Xiguang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Molecular dynamics simulations of heat transport using machine-learned potentials: A mini review and tutorial on GPUMD with neuroevolution potentials
di: Dong, Haikuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dong, Haikuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Ultrahigh interfacial thermal conductance for cooling gallium oxide electronics using cubic boron arsenide
di: Zhou, Wenjiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Wenjiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Nine-element machine-learned interatomic potentials for multiphase refractory alloys
di: Byggmästar, Jesper, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Byggmästar, Jesper, et al.
Pubblicazione: (2026)
Heat transport in superionic materials via machine-learned molecular dynamics
di: Zhou, Wenjiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Wenjiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Utilizing a machine-learned potential to explore enhanced radiation tolerance in the MoNbTaVW high-entropy alloy
di: Liu, Jiahui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Jiahui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Phonon coherence and minimum thermal conductivity in disordered superlattice
di: Wu, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Magic angle in thermal conductivity of twisted bilayer graphene
di: Cheng, Yajuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Cheng, Yajuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Lattice thermal conductivity of 16 elemental metals from molecular dynamics simulations with a unified neuroevolution potential
di: Cao, Shuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cao, Shuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
General-purpose machine-learned potential for 16 elemental metals and their alloys
di: Song, Keke, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Song, Keke, et al.
Pubblicazione: (2023)
Optimizing thermoelectric performance of graphene antidot lattices via quantum transport and machine-learning molecular dynamics simulations
di: Xiao, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xiao, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Density dependence of thermal conductivity in nanoporous and amorphous carbon with machine-learned molecular dynamics
di: Wang, Yanzhou, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yanzhou, et al.
Pubblicazione: (2024)
Improving robustness and training efficiency of machine-learned potentials by incorporating short-range empirical potentials
di: Yan, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yan, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Interface phonon modes governing the ideal limit of thermal transport across diamond/cubic boron nitride interfaces
di: Wang, Xiaonan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Xiaonan, et al.
Pubblicazione: (2025)
PINK: physical-informed machine learning for lattice thermal conductivity
di: Liu, Yujie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yujie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Probing the ideal limit of interfacial thermal conductance in two-dimensional van der Waals heterostructures
di: Liang, Ting, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liang, Ting, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine learning potential for predicting thermal conductivity of θ-phase and amorphous Tantalum Nitride
di: Zong, Zhicheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zong, Zhicheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Phonon heat conduction across slippery interfaces in twisted graphite
di: Yang, Fuwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Fuwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Tuning the lattice thermal conductivity in van-der-Waals structures through rotational (dis)ordering
di: Eriksson, Fredrik, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Eriksson, Fredrik, et al.
Pubblicazione: (2023)
Exploring high thermal conductivity polymers via interpretable machine learning with physical descriptors
di: Huang, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Huang, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Ultra-fast interpretable machine-learning potentials
di: Xie, Stephen R., et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Xie, Stephen R., et al.
Pubblicazione: (2021)
Anisotropic and isotropic elasticity and thermal transport in monolayer C$_{24}$ networks from machine-learning molecular dynamics
di: Li, Qing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Qing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Isotope engineering of carrier mobility via Fröhlich electron-phonon interaction
di: Zhou, Wenjiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Wenjiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Superfolded configuration induced low thermal conductivity in two-dimensional carbon allotropes revealed via machine learning force constant potential
di: Yu, Linfeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yu, Linfeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Advances in modeling complex materials: The rise of neuroevolution potentials
di: Ying, Penghua, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ying, Penghua, et al.
Pubblicazione: (2025)
NEP-CG and NEP-AACG: Efficient coarse-grained and multiscale all-atom-coarse-grained neuroevolution potentials
di: Fan, Zheyong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fan, Zheyong, et al.
Pubblicazione: (2026)
Dynamically training machine-learning-based force fields for strongly anharmonic materials
di: Callsen, Martin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Callsen, Martin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Intrinsically ultralow thermal conductivity in all-inorganic superatomic bulk crystals
di: Yang, Mingzhang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Mingzhang, et al.
Pubblicazione: (2026)
A predictive machine learning force field framework for liquid electrolyte development
di: Gong, Sheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gong, Sheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fine-tuning of universal machine-learning interatomic potentials for 2D high-entropy alloys
di: Zhou, Chun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Chun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Optimized effective potential forces with the plane-wave and pseudopotential method
di: Contant, Damian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Contant, Damian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pre-training, fine-tuning, and distillation (PFD): Automatically generating machine learning force fields from universal models
di: Wang, Ruoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Ruoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Weak effects of electron-phonon interactions on the lattice thermal conductivity of wurtzite GaN with high electron concentrations
di: Sun, Jianshi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Jianshi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Electrostatic interactions in atomistic and machine-learned potentials for polar materials
di: Monacelli, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Monacelli, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Temperature dependent ferroelectricity in strained KTaO3 with machine learned force field
di: Zhu, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accurate estimation of interfacial thermal conductance between silicon and diamond enabled by a machine learning interatomic potential
di: Rajabpour, Ali, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rajabpour, Ali, et al.
Pubblicazione: (2024)
Highly efficient path-integral molecular dynamics simulations with GPUMD using neuroevolution potentials: Case studies on thermal properties of materials
di: Ying, Penghua, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ying, Penghua, et al.
Pubblicazione: (2024)
mDCThermalC: A program for calculating thermal conductivity quickly and accurately
di: Fan, Tao, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Fan, Tao, et al.
Pubblicazione: (2019)
Pull-off force prediction in viscoelastic adhesive Hertzian contact by physics augmented machine learning
di: Maghami, Ali, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Maghami, Ali, et al.
Pubblicazione: (2025)
Screening of material defects using universal machine-learning interatomic potentials
di: Berger, Ethan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Berger, Ethan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Correcting force error-induced underestimation of lattice thermal conductivity in machine learning molecular dynamics
di: Wu, Xiguang, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Molecular dynamics simulations of heat transport using machine-learned potentials: A mini review and tutorial on GPUMD with neuroevolution potentials
di: Dong, Haikuan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Ultrahigh interfacial thermal conductance for cooling gallium oxide electronics using cubic boron arsenide
di: Zhou, Wenjiang, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Nine-element machine-learned interatomic potentials for multiphase refractory alloys
di: Byggmästar, Jesper, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Heat transport in superionic materials via machine-learned molecular dynamics
di: Zhou, Wenjiang, et al.
Pubblicazione: (2025)