Please use this identifier to cite or link to this item:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75809| Title: | Разработка потенциала машинного обучения для компьютерного моделирования соединений B-H под высоким давлением |
| Authors: | Жэнь, Пэнюй - |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Никитенков, Николай Николаевич |
| Keywords: | высокое давление; машинное обучение; молекулярный водород; боро-водородная система; теория функционала плотности; high pressure; machine learning; CALYPSO; boro-hydrogen system; density functional theory |
| Issue Date: | 2023 |
| Citation: | Жэнь П. -. Разработка потенциала машинного обучения для компьютерного моделирования соединений B-H под высоким давлением : бакалаврская работа / П. -. Жэнь ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа ядерных технологий (ИЯТШ), Отделение экспериментальной физики (ОЭФ) ; науч. рук. Н. Н. Никитенков. — Томск, 2023. |
| Abstract: | Комбинируя программу прогнозирования структуры CALYPSO с машинным обучением, используется более быстрый метод для прогнозирования структуры бор-водородной системы при давлении 100 ГПа. Combining the CALYPSO structure prediction program with machine learning, a faster method is used to predict the structure of the boron-hydrogen system at 100 GPa. |
| URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75809 |
| Appears in Collections: | Выпускные квалификационные работы (ВКР) |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| TPU1465861.pdf | 2,39 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.