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Machine-Learning Interatomic Potentials for Materials Science
Yuri M. Mishin
George Mason University
来源Acta Materialia
年份2021
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摘要与影响
摘要 · 节选
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逐年被引趋势
112560
21
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23
24
11225
26
关键指标
398
被引次数 · OpenAlex
14.99
领域内被引倍数
同类平均 = 1
同类平均 = 1
前 0.3%
引用位次
同领域 · 同年份 · 同类型
同领域 · 同年份 · 同类型
163
参考文献
Google Scholar 与 OpenAlex 的被引统计范围不同，数值存在差异属正常。
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学术脉络
学科主题
材料 / 化学Machine Learning in Materials Science
Advanced Chemical Physics Studies · Fusion materials and technologies
参考文献 163
Spectral neighbor analysis method for automated generation of quantum-accurate interatomic potentials
被引 1,129Aidan P. Thompson, Laura Painton Swiler, Christian Robert Trott · Journal of Computational Physics · 2014
Inhomogeneous Electron Gas
被引 53,391Pierre C. Hohenberg, Walter Kohn · Physical Review · 1964
Interatomic Potentials for Metals
被引 38Yuri M. Mishin · Springer eBooks · 2005
此处列出前 3 条
引用本文 398
Neuroevolution machine learning potentials: Combining high accuracy and low cost in atomistic simulations and application to heat transport
被引 533Zheyong Fan, Zezhu Zeng, Cunzhi Zhang · Physical review. B./Physical review. B · 2021
GPUMD: A package for constructing accurate machine-learned potentials and performing highly efficient atomistic simulations
被引 467Zheyong Fan, Yanzhou Wang, Penghua Ying · The Journal of Chemical Physics · 2022
Hydrogen Embrittlement as a Conspicuous Material Challenge─Comprehensive Review and Future Directions
被引 413Haiyang Yu, A. Díaz, Xu Lu · Chemical Reviews · 2024
按被引量排序，此处列出前 3 条