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  Systematic Structure Datasets for Machine Learning Potentials: Application to Moment Tensor Potentials of Magnesium and its Defects

Poul, M., Huber, L., Bitzek, E., & Neugebauer, J. (2022). Systematic Structure Datasets for Machine Learning Potentials: Application to Moment Tensor Potentials of Magnesium and its Defects. Condensed Matter: Materials Science. doi:10.48550/arXiv.2207.04009.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000A-D1C7-9 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-7C50-F
Genre: Zeitschriftenartikel

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citation-361900863.ris (Postprint), 300B
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000A-D1C9-7
Name:
citation-361900863.ris
Beschreibung:
Open Access
OA-Status:
Keine Angabe
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
text/plain / [MD5]
Technische Metadaten:
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Copyright Datum:
2022
Copyright Info:
The Author(s)
Lizenz:
https://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/license.html

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Poul, Marvin1, Autor           
Huber, Liam1, 2, Autor           
Bitzek, Erik3, Autor           
Neugebauer, Jörg3, Autor           
Affiliations:
1Thermodynamics and Kinetics of Defects, Computational Materials Design, Max-Planck-Institut für Eisenforschung GmbH, Max Planck Society, ou_3291769              
2Adaptive Structural Materials (Simulation), Computational Materials Design, Max-Planck-Institut für Eisenforschung GmbH, Max Planck Society, ou_1863339              
3Computational Materials Design, Max-Planck-Institut für Eisenforschung GmbH, Max Planck Society, ou_1863337              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2022-07-262022-07
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.48550/arXiv.2207.04009
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Condensed Matter: Materials Science
  Kurztitel : cond-mat.mtrl-sci
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: arXiv:1701.06694
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/arXiv:1701.06694