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A high-throughput data analysis and materials discovery tool for strongly correlated materials

npj Computational Materials 2018年第1期4卷 138-146页

作者： Hasnain Hafiz Adnan Ibne Khair Hongchul Choi Abdullah Mueen Arun Bansil Stephan Eidenbenz John Wills Jian-Xin Zhu Alexander V.Balatsky towfiq ahmed Department of Physics Northeastern UniversityBostonMA 02119USA Department of Computer Science University of New MexicoAlbuquerqueNM 87131USA Theoretical Division Los Alamos National LaboratoryLos AlamosNM 87545USA The Information Science and Technology Institute Los Alamos National LaboratoryLos AlamosNM 87545USA Nordita KTH Royal Institute of Technology and Stockholm UniversityRoslagstullsbacken 23Stockholm SE-10691Sweden Department of Physics University of ConnecticutStorrsCT 06269USA Department of Mechanical Engineering Carnegie Mellon UniversityPittsburghPA 15213USA

Modeling of f-electron systems is challenging due to the complex interplay of the effects of spin–orbit coupling,electron–electron interactions,and the hybridization of the localized f-electrons with itinerant conduction *** complexity drives not only the richness of electronic properties but also makes these materials suitable for diverse technological *** this context,we propose and implement a data-driven approach to aid the materials discovery *** deploying state-of-the-art algorithms and query tools,we train our learning models using a large,simulated dataset based on existing actinide and lanthanide *** machine-learned models so obtained can then be used to search for new classes of stable materials with desired electronic and physical *** discuss the basic structure of our f-electron database,and our approach towards cleaning and correcting the structure data *** examples of the applications of our database include successful prediction of stable superstructures of double perovskites and identification of a number of physically-relevant trends in strongly correlated features of f-electron based materials.

关键词： database desired conduction

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