Neuroevolution machine learning potentials: Combining high accuracy and low cost in atomistic simulations and application to heat transport

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标题	Neuroevolution machine learning potentials: Combining high accuracy and low cost in atomistic simulations and application to heat transport 神经进化机器学习潜力：原子模拟中高精度和低成本的结合及其在热传输中的应用相关领域计算机科学非谐性人工神经网络勒让德多项式神经进化分子动力学人工智能 Atom（片上系统）切比雪夫滤波器算法计算科学物理化学计算化学并行计算量子力学计算机视觉
网址	https://doi.org/10.1103/physrevb.104.104309
DOI	10.1103/physrevb.104.104309 doi
其它	期刊：Physical review 作者：Zheyong Fan; Zezhu Zeng; Cunzhi Zhang; Yanzhou Wang; Keke Song; et al 出版日期：2021-09-20
求助人	elccm 在 2024-11-01 11:40:28 发布自贵州，悬赏 10 积分
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