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Multi-fidelity machine learning for predicting bandgaps of nonlinear optical crystals

忠诚 非线性光学 非线性系统 计算机科学 材料科学 光学 人工智能 物理 电信 量子力学
作者
Zhaoxi Yu,Pujie Xue,Bin‐Bin Xie,Lin Shen,Wei‐Hai Fang
出处
期刊:Physical Chemistry Chemical Physics [The Royal Society of Chemistry]
卷期号:26 (22): 16378-16387 被引量:5
标识
DOI:10.1039/d4cp00590b
摘要

Experimental bandgaps of nonlinear optical crystals can be predicted more accurately in presence of calculated bandgaps using a multi-fidelity machine learning model.
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