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Titel: The structure and dynamics of materials using machine learning
Autor(en): Gonçalves Marques, Mário RuiIn der Gemeinsamen Normdatei der DNB nachschlagen
Gutachter: Marques, MiguelIn der Gemeinsamen Normdatei der DNB nachschlagen
Paul, WolfgangIn der Gemeinsamen Normdatei der DNB nachschlagen
Rinke, Patrick
Körperschaft: Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Erscheinungsdatum: 2020
Umfang: 1 Online-Ressource (135 Seiten)
Typ: HochschulschriftIn der Gemeinsamen Normdatei der DNB nachschlagen
Art: Dissertation
Tag der Verteidigung: 2020-05-05
Sprache: Englisch
URN: urn:nbn:de:gbv:3:4-1981185920-337946
Zusammenfassung: Diese Arbeit leistet einen Beitrag zur Entwicklung und Charakterisierung neuer Materialien. Für viele Simulationen, z. B. Molekulardynamik-Simulationen, die zur Berechnung von Materialeigenschaften benutzt werden, ist es notwendig die Gesamtenergie und ihre Ableitungen tausende Male zu berechnen. Diese Zahl steigt für lange Simulationen oder große Systeme leicht in die Millionen an, was trotz effizienter Methoden wie Dichte-Funktional-Theorie extrem hohe Rechenkosten verursacht. Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Strategien diese Hindernisse mittels maschinellen Lernmethoden zu umgehen.
This thesis provides a contribution to the problem of material discovery and characterization. Many simulations used to predict properties of materials, such as molecular dynamics and structural prediction, require thousands of total energy calculations (and its derivatives). This number can easily grow above millions for large systems or for long simulation times, which translates to high computational costs even for methods as efficient as density functional theory (which is the standard method to perform these calculations in material science). The aim of this thesis is to develop strategies to counter these obstacles using machine learning techniques.
URI: https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/33794
http://dx.doi.org/10.25673/33597
Open-Access: Open-Access-Publikation
Nutzungslizenz: In CopyrightIn Copyright
Enthalten in den Sammlungen:Interne-Einreichungen

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