Pilania / Balachandran / Gubernatis

Data-Based Methods for Materials Design and Discovery

Basic Ideas and General Methods

Springer International Publishing

ISBN 978-3-031-02383-5

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Bibliografische Daten

eBook. PDF

2022

XVI, 172 p..

In englischer Sprache

Umfang: 172 S.

Verlag: Springer International Publishing

ISBN: 978-3-031-02383-5

Weiterführende bibliografische Daten

Produktbeschreibung

Machine learning methods are changing the way we design and discover new materials. This book provides an overview of approaches successfully used in addressing materials problems (alloys, ferroelectrics, dielectrics) with a focus on probabilistic methods, such as Gaussian processes, to accurately estimate density functions. The authors, who have extensive experience in this interdisciplinary field, discuss generalizations where more than one competing material property is involved or data with differing degrees of precision/costs or fidelity/expense needs to be considered.

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