检索结果-南通市图书馆

Identifying Pb-free perovskites for solar cells by machine learning

npj Computational Materials 2019年第1期5卷 828-835页

作者： jino im Seongwon Lee Tae-Wook Ko Hyun Woo Kim YunKyong Hyon Hyunju Chang Korea Research Institute of Chemical Technology(KRICT) Daejeon 34114Republic of Korea National Institute for Mathematical Sciences(NimS) Daejeon 34047Republic of Korea

Recent advances in computing power have enabled the generation of large datasets for materials,enabling data-driven approaches to problem-solving in materials science,including materials *** learning is a primary tool for manipulating such large datasets,predicting unknown material properties and uncovering relationships between structure and *** state-of-the-art machine learning algorithms,gradient-boosted regression trees(GBRT)are known to provide highly accurate predictions,as well as interpretable analysis based on the importance of ***,in a search for lead-free perovskites for use in solar cells,we applied the GBRT algorithm to a dataset of electronic structures for candidate halide double perovskites to predict heat of formation and *** analysis of the selected features identifies design guidelines for the discovery of new lead-free perovskites.

关键词： learning perovskite computing

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