Nuevas ideas sobre líquidos iónicos a través de aprendizaje automático y simulaciones avanzadas.
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Boris Kozinsky
El aprendizaje automático mejora las predicciones de los huecos de banda, mejorando la comprensión de las propiedades electrónicas de los materiales.
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Un nuevo método combina el aprendizaje automático con el agrupamiento grueso para mejorar la modelización de materiales.
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Un nuevo método mejora la velocidad y precisión de la predicción de la densidad de carga.
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Los investigadores usan TD-SCHA para simular mejor los comportamientos cuánticos en materiales, centrándose en el titanato de estroncio.
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Estudiar la dinámica rápida en SrTiO3 revela nuevos comportamientos de los materiales bajo radiación THz.
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