Accelerating the discovery of disordered multi-component solid-state electrolytes using machine learning interatomic potentials

组分(热力学) 电解质 材料科学 固态 国家(计算机科学) 原子间势 计算机科学 化学物理 统计物理学 化学 物理 工程物理 分子动力学 热力学 计算化学 物理化学 电极 算法
作者
Yanhao Deng,Li Yan,Gopalakrishnan Sai Gautam,Bonan Zhu,Zeyu Deng
出处
期刊:Journal of materials chemistry. A, Materials for energy and sustainability [Royal Society of Chemistry]
标识
DOI:10.1039/d5ta05321h
摘要

Machine learning interatomic potentials (MLIPs) are rapidly emerging as powerful tools for materials simulations, offering a promising pathway to explore complex systems beyond the reach of traditional methods. This study...

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