文献
J-GLOBAL ID:202002220433462681
整理番号:20A0195243
高エントロピー合金の配置エネルギーを予測するためのロバストなデータ駆動アプローチ【JST・京大機械翻訳】
Robust data-driven approach for predicting the configurational energy of high entropy alloys
著者 (6件):
Zhang Jiaxin
(Center for Computational Sciences, Oak Ridge National Laboratory, USA)
,
Liu Xianglin
(Materials Science and Technology Division, Oak Ridge National Laboratory, USA)
,
Bi Sirui
(Department of Civil Engineering, Johns Hopkins University, USA)
,
Yin Junqi
(Center for Computational Sciences, Oak Ridge National Laboratory, USA)
,
Zhang Guannan
(Computer Science and Mathematics Division, Oak Ridge National Laboratory, USA)
,
Eisenbach Markus
(Center for Computational Sciences, Oak Ridge National Laboratory, USA)
資料名:
Materials & Design
(Materials & Design)
巻:
185
ページ:
Null
発行年:
2020年
JST資料番号:
A0495B
ISSN:
0264-1275
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
イギリス (GBR)
言語:
英語 (EN)