TAILIEUCHUNG - Nghiên cứu độ bền nhiệt động của các hợp chất kim loại chuyển tiếp và kim loại đất hiếm bằng mạng nơ-ron

Bài viết "Nghiên cứu độ bền nhiệt động của các hợp chất kim loại chuyển tiếp và kim loại đất hiếm bằng mạng nơ-ron" trình bày các kết quả nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron để biểu diễn các khía cạnh về độ bền nhiệt động bao gồm: năng lượng sinh, năng lượng phân li dựa trên việc phân tích bao lồi của giản đồ pha, và nhận diện các các cấu trúc có thể bền vững về mặt nhiệt động học. Mời các bạn cùng tham khảo! | Prediction of Thermodynamic stability of Lanthanide-Transition metal alloys by Deep neural network Nghiên cứu độ bền nhiệt động của các hợp chất kim loại chuyển tiếp và kim loại đất hiếm bằng mạng nơ-ron Phạm Tiến Lâm1 2 Nguyễn Văn Quyền1 1 Faculty of Computer Science Phenikaa University Yen Nghia Ha Dong Dist. Hanoi 2 Phenikaa Institute for Advanced Study PIAS Phenikaa University Yen Nghia Ha Dong Dist. Hanoi Email Abstract The utilization of machine learning especially deep learning in solving materials science issues bring an opportunity to accelerate the development process of new materials and draw the attention of researchers all over the world. In this paper we present our study on applying deep neural networks to represent and predict thermodynamic quantities including formation energy convex hull distance and to recognize potential thermodynamical stabile materials. We employ our novel material descriptor named orbital field matrix OFM to determine the feature vectors for materials. The OFM descriptors were developed based on the information of valence electron configuration and the Voronoi analysis of the atomic structures of materials. Our experiments show that deep neural networks can accurately predict formation energy with the mean absolute error of eV atom and eV atom for convex hull distance. The classification neural network can yield an accuracy of 92 in distinguishing the stable and unstable materials. Tóm tắt Việc ứng dụng các mô hình học máy đặc biệt là mạng nơ-ron và học sâu đã mang vào gải quyết các bài toán trong khoa học vật liệu đã mang lại những hiệu ứng tích cực cho các nghiên cứu về khoa học vật liệu và thu hút được sự quan tâm của nhiều nhà khoa học. Trong bài báo này chúng tôi trình bày các kết quả nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron để biểu diễn các khía cạnh về độ bền nhiệt động bao gồm 1 năng lượng sinh 2 năng lượng phân li dựa trên việc phân tích bao lồi của giản đồ pha và nhận diện các các

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.