Achieving DFT accuracy with a machine-learning interatomic potential: Thermomechanics and defects in bcc ferromagnetic iron
2018
Détails
Titre
Achieving DFT accuracy with a machine-learning interatomic potential: Thermomechanics and defects in bcc ferromagnetic iron
Auteur(s)
Dragoni, D ; Daff, TD ; Csanyi, G ; Marzari, N
Publié dans
Physical Review Materials
Volume
2
Numéro
1
Pages
013808
Date
2018
Autres identifiant(s)
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Laboratoires
THEOS
Le document apparaît dans
Production scientifique et compétences > STI - Faculté des sciences et techniques de l'ingénieur > IMX - Institut des matériaux > THEOS - Laboratoire de théorie et simulation des matériaux
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Date de création de la notice
2018-11-08