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文献
J-GLOBAL ID：202202278952100480
整理番号：22A0389155
Ag-Auナノ合金の一般化可能な機械学習ポテンシャルと表面再構成,偏析および拡散への応用【JST・京大機械翻訳】
A generalizable machine learning potential of Ag-Au nanoalloys and its application to surface reconstruction, segregation and diffusion
Wang YiNan
(School of Mathematical Sciences, Peking University, No.5 Yiheyuan Road Haidian District, Beijing 100871, People’s Republic of China)
,
Zhang LinFeng
(Beijing Institute of Big Data Research, Beijing 100871, People’s Republic of China)
,
Xu Ben
(Graduate School, China Academy of Engineering Physics, Building 9, Beijing 100193, People’s Republic of China)
,
Wang XiaoYang
(Laboratory of Computational Physics, Institute of Applied Physics and Computational Mathematics, Huayuan Road 6, Beijing 100088, People’s Republic of China)
,
Wang Han
(Laboratory of Computational Physics, Institute of Applied Physics and Computational Mathematics, Huayuan Road 6, Beijing 100088, People’s Republic of China)
資料名：
Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering
(Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering)
巻： 30 号： 2 ページ： 025003 (26pp) 発行年： 2022年
JST資料番号： W0484A ISSN： 0965-0393 CODEN： MSMEEU 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)
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