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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 117 - 121 (5page)
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Double perovskite structures have brought a lot of attention due to their great potentials for applications of batteries, lighting-devices, and energy harvesting materials. In this study, machine learning algorithm is employed to search for new stable double perovskite materials. First, the materials properties are adopted from well-established Materials Project database to develop a prediction model for the formation energy and the convex hull energy. Then, the bagging and boosting based algorithms are implemented to train the database for regression as well as classification model and their prediction accuracy is compared. For prediction of the formation energy, it’s R2 and RMSE value reaches to 0.97 and 0.2020 eV/atom. In addition, the classification accuracy for the convex hull energy shows 0.76 with F1-score of 0.763. Finally, trained machine learning model is applied to the whole chemical space of the double perovskite structures and it exhibits that 8,613 structures are potentially stable to be synthesized. In the meanwhile, 25,062 and 19,766 structures are shown to be metastable and instable, respectively.
목차
Abstract
1. 서론
2. 이론 및 실험
3. 결론
참고문헌
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