文献
J-GLOBAL ID:202202274836708799
整理番号:22A0741151
15%効率のPTB7-Thベース有機太陽電池のための効率的な小分子アクセプタをスクリーニングするための機械学習と分子動力学シミュレーション支援進化的設計と発見パイプライン【JST・京大機械翻訳】
Machine learning and molecular dynamics simulation-assisted evolutionary design and discovery pipeline to screen efficient small molecule acceptors for PTB7-Th-based organic solar cells with over 15% efficiency
著者 (3件):
Mahmood Asif
(Key Laboratory of Cluster Science of Ministry of Education, Beijing Key Laboratory of Photoelectronic/Electrophotonic Conversion Materials, School of Chemistry and Chemical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China. jinlwang@bit.edu.cn)
,
Irfan Ahmad
,
Wang Jin-Liang
資料名:
Journal of Materials Chemistry A. Materials for Energy and Sustainability
(Journal of Materials Chemistry A. Materials for Energy and Sustainability)
巻:
10
号:
8
ページ:
4170-4180
発行年:
2022年
JST資料番号:
W0204B
ISSN:
2050-7488
CODEN:
JMCAET
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)