Deciphering chemical ordering in High Entropy Materials: A machine learning-accelerated high-throughput cluster expansion approach

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标题	Deciphering chemical ordering in High Entropy Materials: A machine learning-accelerated high-throughput cluster expansion approach 破译高熵材料中的化学有序：一种机器学习加速的高通量簇扩展方法相关领域材料科学集群扩展星团（航天器）吞吐量高熵合金统计物理学热力学计算机科学微观结构冶金物理电信程序设计语言无线
网址	https://doi.org/10.1016/j.actamat.2024.120137 AI链接 arxiv.org arxiv.orgdoi.org
DOI	10.1016/j.actamat.2024.120137 doi
其它	期刊：Acta Materialia 作者：Guillermo Vazquez; Daniel Sauceda; Raymundo Arróyave 出版日期：2024-06-27
求助人	jeffrey 在 2025-06-08 00:34:37 发布，悬赏 10 积分
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