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Device-level modelling for predicting the total density of states of single-walled CNTs with increasing chirality: a fusion of ab initio modeling and a machine learning framework

碳纳米管 纳米电子学 手性(物理) 密度泛函理论 人工智能 材料科学 纳米技术 电子结构 机器学习 人工神经网络 纳米材料 复杂系统 计算机科学 曲率 材料信息学 功能(生物学) 统计物理学 石墨烯 计算智能 融合 态密度 计算模型 概率密度函数 多尺度建模
作者
Vusala Nabi Jafarova,Debarati Roy,Khayala Ajdar Hasanova,Mihaela Luminita Barhalescu,Ionuţ Cristian Scurtu
出处
期刊:Nanoscale [Royal Society of Chemistry]
卷期号:17 (40): 23549-23569 被引量:4
标识
DOI:10.1039/d5nr01210d
摘要

A DFT-ML hybrid model predicts the TDOS of zigzag SWCNTs ( n = 4–10), revealing chirality-dependent electronic behavior with a metallic or semiconducting character, enabling efficient nanoscale material design.
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