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  Learning physical descriptors for materials science by compressed sensing

Ghiringhelli, L. M., Vybiral, J., Ahmetcik, E., Ouyang, R., Levchenko, S. V., Draxl, C., et al. (2017). Learning physical descriptors for materials science by compressed sensing. New Journal of Physics, 19(2): 023017. doi:10.1088/1367-2630/aa57bf.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

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:
Ghiringhelli_2017_New_J._Phys._19_023017.pdf (Verlagsversion), 2MB
Name:
Ghiringhelli_2017_New_J._Phys._19_023017.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
2017
Copyright Info:
IoPP

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Ghiringhelli, Luca M.1, Autor           
Vybiral, Jan2, Autor
Ahmetcik, Emre1, Autor           
Ouyang, Runhai1, Autor           
Levchenko, Sergey V.1, Autor           
Draxl, Claudia1, 3, Autor
Scheffler, Matthias1, 4, Autor           
Affiliations:
1Theory, Fritz Haber Institute, Max Planck Society, ou_634547              
2Charles University, Department of Mathematical Analysis, Prague, Czech Republic, ou_persistent22              
3Humboldt-Universität zu Berlin, Institut für Physik and IRIS Adlershof, Berlin, Germany, ou_persistent22              
4Department of Chemistry and Biochemistry and Materials Department, University of California-Santa Barbara, Santa Barbara, CA 93106-5050, United States of America, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: The availability of big data in materials science offers new routes for analyzing materials properties and functions and achieving scientific understanding. Finding structure in these data that is not directly visible by standard tools and exploitation of the scientific information requires new and dedicated methodology based on approaches from statistical learning, compressed sensing, and other recent methods from applied mathematics, computer science, statistics, signal processing, and information science. In this paper, we explain and demonstrate a compressed-sensing based methodology for feature selection, specifically for discovering physical descriptors, i.e., physical parameters that describe the material and its properties of interest, and associated equations that explicitly and quantitatively describe those relevant properties. As showcase application and proof of concept, we describe how to build a physical model for the quantitative prediction of the crystal structure of binary compound semiconductors.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2017-01-042016-12-032017-01-092017-02-07
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: 24
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1088/1367-2630/aa57bf
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Projektname : NoMaD - The Novel Materials Discovery Laboratory
Grant ID : 676580
Förderprogramm : Horizon 2020 (H2020)
Förderorganisation : European Commission (EC)

Quelle 1

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Titel: New Journal of Physics
  Kurztitel : New J. Phys.
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Bristol : IOP Publishing
Seiten: 24 Band / Heft: 19 (2) Artikelnummer: 023017 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1367-2630
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954926913666