文献
J-GLOBAL ID:202202217500823673
整理番号:22A0740891
機械学習加速DFT研究による非晶質合金触媒の電極触媒性能の物理的起源の探索【JST・京大機械翻訳】
Exploring the physical origin of the electrocatalytic performance of an amorphous alloy catalyst via machine learning accelerated DFT study
著者 (5件):
Gao Siyan
(Institute of Nanosurface Science and Engineering, Guangdong Provincial Key Laboratory of Micro/Nano, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China. zh0005xi@szu.edu.cn)
,
Zhen Huijie
,
Wen Bo
,
Ma Jiang
,
Zhang Xi
資料名:
Nanoscale
(Nanoscale)
巻:
14
号:
7
ページ:
2660-2667
発行年:
2022年
JST資料番号:
W2323A
ISSN:
2040-3364
CODEN:
NANOHL
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)