Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2120U007882, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Препринт Назва роботи Predicting Properties of Crystals Автор Lapchevskyi KostiantynLapchevskyi Kostiantyn Дата публікації 01-01-2020 Постачальник інформації Український католицький університет Першоджерело https://hdl.handle.net/20.500.14570/2242 Видання Опис Crystalline structures are vital to the modern technology. Yet, we are still only starting to figure out how to properly estimate their directional properties using machine learning techniques. In order to improvethat, I build uponthe theory and codebase of Euclidean Neural Networks (networks equivariant to 3D rotations). The main contributions of this work are: a derivation of the decompositon/reconstruction equations of elastic tensor that enables using it as a train target, optimized CUDA implementation of the core operation PeriodicConvolution that makes it fast and scalable, and ananalys is of the trends of geometric structures and electronic properties of the crystal in Materials Project Database and how these trends impact hyper-parameters for convolutional neural network architectures such as Euclidean Neural Networks. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити