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J-GLOBAL ID：201002204053549745   Reference number：10A0700225

Finding Nature’s Missing Ternary Oxide Compounds Using Machine Learning and Density Functional Theory

機械学習と密度汎関数理論を用いて自然で見つからない三成分酸化物化合物の発見

Author (5)： HAUTIER Geoffroy (Massachusetts Inst. of Technol., Massachusetts) ,  FISCHER Christopher C. (Massachusetts Inst. of Technol., Massachusetts) ,  JAIN Anubhav (Massachusetts Inst. of Technol., Massachusetts) ,  MUELLER Tim (Massachusetts Inst. of Technol., Massachusetts) ,  CEDER Gerbrand (Massachusetts Inst. of Technol., Massachusetts)
Material： Chemistry of Materials  (Chem Mater)
Volume： 22  Issue： 12  Page： 3762-3767  Publication year： Jun. 22, 2010 
JST Material Number： T0893A  ISSN： 0897-4756  CODEN： CMATEX  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Thesaurus term： *three-component system ,  *oxide ,  chemical composition ,  *crystal structure ,  database ,  *stochastic model ,  halogen compound ,  transition metal compound ,  rare earth element compound ,  alkaline earth metal compound ,  alkali metal compound ,  Machine Learning ,  density functional method ,  basis set ,  ground state ,  ab initio method ,  probability density ,  throughput ,  screening (inspection) ,  *mathematical model
Semi thesaurus term： rare earth compound ,  density functional theory ,  high throughput

JST classification (2)： Bases,metal oxides  (CD01030Z) ,  Crystal structure of metal oxides and chalcogenides  (BK07020Y)

Terms in the title (4)： 機械学習 ,  密度汎関数理論 ,  酸化物 ,  発見