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Machine learning-enabled band gap prediction of monolayer transition metal chalcogenide alloys

单层 带隙 材料科学 硫系化合物 直接和间接带隙 三元运算 半金属 硫族元素 凝聚态物理 电子能带结构 合金 五元 晶格常数 鞠躬 光电子学 纳米技术 结晶学 化学 光学 计算机科学 冶金 物理 衍射 哲学 程序设计语言 神学
作者
Chan Gao,Xiaoyong Yang,Ming Jiang,Lixin Chen,Zhiwen Chen,Chandra Veer Singh
出处
期刊:Physical Chemistry Chemical Physics [Royal Society of Chemistry]
卷期号:24 (7): 4653-4665 被引量:17
标识
DOI:10.1039/d1cp05847a
摘要

Monolayer transition metal dichalcogenide (TMD) alloys with tunable direct band gaps have promising applications in nanoelectronics and optoelectronics.
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