Buchumschlag

Efficiently charting the space of mixed vacancy-ordered perovskites by machine-learning encoded atomic-site information

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhang, Fan, Fu, Li, Gao, Weiwei, Zhang, Peihong, Zhao, Jijun
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Materials Science Disordered Systems and Neural Networks Computational Physics
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Inter-defect interactions, oxygen-vacancy distribution, and oxidation in acceptor-doped ABO3 perovskites
von: Putilov, L. P., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Expanding the search space of high entropy oxides and predicting synthesizability using machine learning interatomic potentials
von: Dicks, Oliver A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient training of machine learning potentials for metallic glasses: CuZrAl validation
von: Wadowski, Antoni, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Physics-informed operator learning for transferable energy-dissipative microstructure dynamics
von: Xiong, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Thermal transport of glasses via machine learning driven simulations
von: Pegolo, Paolo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Machine learning intermolecular transfer integrals with compact atomic cluster representations
von: Keeratikarn, Keerati, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hydrogen liquid-liquid transition from first principles and machine learning
von: Tenti, Giacomo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Comparison of intermediate-range order in GeO$_2$ glass: molecular dynamics using machine-learning interatomic potential vs.\ reverse Monte Carlo fitting to experimental data
von: Matsutani, Kenta, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Constructing and evaluating machine-learned interatomic potentials for Li-based disordered rocksalts
von: Choyal, Vijay, et al.
Veröffentlicht: (2023)

The impact of physicochemical features of carbon electrodes on the capacitive performance of supercapacitors: A machine learning approach
von: Mishra, Sachit, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Structural properties of amorphous Na$_3$OCl electrolyte by first-principles and machine learning molecular dynamics
von: Pham, T. -L., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Extreme disorder in crystalline perovskite oxide: a new paradigm in quantum materials research
von: Middey, Srimanta, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unveiling the crystallization kinetics in Ge-rich Ge$_x$Te alloys by large scale simulations with a machine-learned interatomic potential
von: Baratella, Dario, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On phase separation and crystallization of Ge-rich GeSbTe alloys from atomistic simulations with a machine learning interatomic potential
von: Kheir, Omar Abou El, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Revealing hidden medium-range order in silicate glass-formers using many-body correlation functions
von: Zhang, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cooperative atomic motion during shear deformation in metallic glass
von: Shiihara, Yoshinori, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Experimentally validated and empirically compared machine learning approach for predicting yield strength of additively manufactured multi-principal element alloys from Co-Cr-Fe-Mn-Ni system
von: Chandraker, Abhinav, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Liquid and solid layers in a thermal deep learning machine
von: Huang, Gang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Statistical mechanics for organic mixed conductors: phase transitions in a lattice gas
von: Bongartz, Lukas M.
Veröffentlicht: (2025)

Unveiling the early stage evolution of local atomic structures in the crystallization process of a metallic glass
von: Ma, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

X-ray photo-induced atomic motion in Phase Change Materials and conventional covalent chalcogenide glasses
von: Festi, Irene, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unsupervised machine learning for supercooled liquids
von: Qiu, Yunrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Short-range order and local distortions in entropy stabilized oxides
von: Aamlid, Solveig S., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Phase probabilities in first-order transitions using machine learning
von: Sukhoverkhova, Diana, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Machine learning the local electronic density of states
von: Aryanpour, A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

RAFFLE: Active learning accelerated interface structure prediction
von: Taylor, Ned Thaddeus, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Disentangling competing interactions in disordered materials using interaction space modelling
von: Schmidt, Ella M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian exploration of the composition space of CuZrAl metallic glasses for mechanical properties
von: Mäkinen, Tero, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Machine learning potential as a guide for eutectic in ultra-refractory multicomponent ceramics
von: Valiulin, V. E., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Machine learning for characterizing uncertain elastic properties of fused filament fabricated materials for topology optimization applications
von: Kazemi, Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Room temperature exciton-polariton neural network with perovskite crystal
von: Opala, Andrzej, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FerroAI: A Deep Learning Model for Predicting Phase Diagrams of Ferroelectric Materials
von: Zhang, Chenbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient sampling method for multi-component ZrCu(Al) metallic glasses
von: Kaskosz, Filip, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Influence of anisotropy on the study of critical behavior of spin models by machine learning methods
von: Sukhoverkhova, Diana, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Prototype-Guided Latent Alignment for Data-Efficient Fine-Tuning of Molecular Foundation Models
von: Pawar, Rushikesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Predicting macroscopic properties of amorphous monolayer carbon via pair correlation function
von: Cheng, Mouyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Filtered interspike interval encoding by class II neurons
von: Masuda, Naoki, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Orbital-interaction-aware deep learning model for efficient surface chemistry simulations
von: Zhang, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Self-consistency error correction for accurate machine learning potentials from variational Monte Carlo
von: Tenti, Giacomo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Theory for the mixed alkali effect in glasses
von: Leiber, Justus, et al.
Veröffentlicht: (2026)