Iurii Timrov

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um wichtige Hubbard-Parameter für Materialien vorherzusagen.

Neue Methode verbessert das Verständnis von Spin-Anregungen in magnetischen Materialien.

Neue Methoden zur Analyse komplexer Materialien mit der Dichtefunktionaltheorie erkunden.