Roy / Banerjee

Materials Informatics III

Polymers, Solvents and Energetic Materials

Springer

ISBN 978-3-031-78723-2

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Bibliografische Daten

Fachbuch

Buch. Hardcover

2025

66 s/w-Abbildungen, 42 Farbabbildungen.

In englischer Sprache

Umfang: xv, 371 S.

Format (B x L): 15,5 x 23,5 cm

Verlag: Springer

ISBN: 978-3-031-78723-2

Produktbeschreibung

This contributed volume focuses on the application of machine learning and cheminformatics in predictive modeling for organic materials, polymers, solvents, and energetic materials. It provides an in-depth look at how machine learning is utilized to predict key properties of polymers, deep eutectic solvents, and ionic liquids, as well as to improve safety and performance in the study of energetic and reactive materials. With chapters covering polymer informatics, quantitative structure-property relationship (QSPR) modeling, and computational approaches, the book serves as a comprehensive resource for researchers applying predictive modeling techniques to advance materials science and improve material safety and performance.

Autorinnen und Autoren

Kundeninformationen

Machine learning applications in polymer and solvent property prediction Safety and performance through predictive modeling of energetic materials Combines cheminformatics with machine learning for advanced materials discovery and optimization

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Hersteller

Springer Nature Customer Service Center GmbH

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