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  SISSO: a compressed-sensing method for identifying the best low-dimensional descriptor in an immensity of offered candidates

Ouyang, R., Curtarolo, S., Ahmetcik, E., Scheffler, M., & Ghiringhelli, L. M. (2018). SISSO: a compressed-sensing method for identifying the best low-dimensional descriptor in an immensity of offered candidates. Physical Review Materials, 2(08): 083802. doi:10.1103/PhysRevMaterials.2.083802.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0001-A468-1 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000D-370E-7
Genre: Zeitschriftenartikel

Dateien

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:
SISSO_Ouyang_etal_2018 supplementary.pdf (Ergänzendes Material), 2MB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0001-ACAF-9
Name:
SISSO_Ouyang_etal_2018 supplementary.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Grün
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
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Copyright Datum:
2018
Copyright Info:
-
Lizenz:
-
:
PhysRevMaterials.2.083802.pdf (Verlagsversion), 1002KB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0001-F443-0
Name:
PhysRevMaterials.2.083802.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Grün
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Öffnen
Copyright Datum:
2018
Copyright Info:
APS
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Ouyang, Runhai1, Autor           
Curtarolo, Stefano1, 2, Autor           
Ahmetcik, Emre1, Autor           
Scheffler, Matthias1, Autor           
Ghiringhelli, Luca M.1, Autor           
Affiliations:
1Theory, Fritz Haber Institute, Max Planck Society, ou_634547              
2Center for Materials Genomics and Department of Mechanical Engineering and Materials Science, Duke University, Durham, North Carolina 27708, USA, ou_persistent22              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2018-05-202018-06-232018-08-072018-08
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 11
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1103/PhysRevMaterials.2.083802
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Projektname : NoMaD - The Novel Materials Discovery Laboratory
Grant ID : 676580
Förderprogramm : Horizon 2020 (H2020)
Förderorganisation : European Commission (EC)
Projektname : TEC1p - Big-Data Analytics for the Thermal and Electrical Conductivity of Materials from First Principles
Grant ID : 740233
Förderprogramm : Horizon 2020 (H2020)
Förderorganisation : European Commission (EC)

Quelle 1

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Titel: Physical Review Materials
  Kurztitel : Phys. Rev. Mat.
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: College Park, MD : American Physical Society
Seiten: 11 Band / Heft: 2 (08) Artikelnummer: 083802 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 2475-9953
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/2475-9953