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Fast and accurate machine learning prediction of phonon scattering rates and lattice thermal conductivity

npj Computational Materials 2023年第1期9卷 1367-1376页

作者： Ziqi Guo Prabudhya Roy Chowdhury Zherui Han Yixuan Sun dudong feng Guang Lin Xiulin Ruan Department of Mechanical Engineering Purdue UniversityWest Lafayette 47907-2088 INUSA The Birck Nanotechnology Center Purdue UniversityWest Lafayette 47907-2088 INUSA Department of Mathematics Purdue UniversityWest Lafayette 47907-2088 INUSA

Lattice thermal conductivity is important for many applications,but experimental measurements or first principles calculations including three-phonon and four-phonon scattering are expensive or even *** learning approaches that can achieve similar accuracy have been a long-standing open *** recent progress,machine learning models using structural information as descriptors fall short of experimental or first principles *** study presents a machine learning approach that predicts phonon scattering rates and thermal conductivity with experimental and first principles *** success of our approach is enabled by mitigating computational challenges associated with the high skewness of phonon scattering rates and their complex contributions to the total thermal *** learning between different orders of phonon scattering can further improve the model *** surrogates offer up to two orders of magnitude acceleration compared to first principles calculations and would enable large-scale thermal transport informatics.

关键词： spite learning principles

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