Treffer: Atomistic modelling of crystalline and amorphous Cu-Zr and Si-O-C using machine learning interatomic potentials

Titel:

Beteiligt:

Veröffentlicht:

Darmstadt : Universitäts- und Landesbibliothek Darmstadt, 2024

Umfang:

1 Online-Ressource (xviii, 144 Seiten)

Format:

E-Book

Sprache:

Englisch

Hochschulschrift:

Dissertation, Technische Universität Darmstadt, 2024

Schlagworte:

DOI:

10.26083/tuprints-00028306

Open Access Rechte:

Open Access
CC BY 4.0

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