Grain boundary sliding and distortion on a nanosecond timescale induce trap states in CsPbBr3: ab initio investigation with machine learning force field

D. Liu; Wu Y.; A. Vasenko; Prezhdo O. V.

doi:10.1039/d2nr05918e

Публикации

?

Grain boundary sliding and distortion on a nanosecond timescale induce trap states in CsPbBr3: ab initio investigation with machine learning force field

Nanoscale. 2023. Vol. 15. No. 1. P. 285–293.

Лю Д., Wu Y., Васенко А. С., Prezhdo O. V.

Научное направление: Химия

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: machine learning Perovskites Grain boundaries Trap states

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Квантовые явления в твердотельных композитных системах (2023)

Scalable machine learning approach to disordered s-wave superconductors

Неверов В. Д., Красавин А. В., Вагов А. В. и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 P. 1–6

Добавлено: 5 сентября 2026 г.

Stress tensor of inhomogeneous flexible polymer chain solutions beyond the ground-state dominance approximation

Будков Ю. А., Journal of Chemical Physics 2026 Vol. 165 No. 9 Article 094902

Добавлено: 2 сентября 2026 г.

Monometallic Ln3+ and heterometallic Ln3+–Cd2+ complexes based on pentafluorophenylacetic acid: efficient control of dimension and luminescent properties

Белоусов Ю. А., Кискин М. А., Сидорук А. В. и др., Australian Journal of Chemistry 2022 Vol. 75 No. 9 P. 572–580

Добавлено: 26 августа 2026 г.

Understanding the electric double layer at electrode–electrolyte interfaces, Part III: crystallographic-face dependence of silver capacitance in aqueous NaF solutions

Мазур Д. А., Petr E. Brandyshev, Doronin S. и др., Electrochimica Acta 2026 Vol. 577 Article 149729

Добавлено: 20 августа 2026 г.

Hall effect in electrolyte solutions: Self-consistent Debye–Hückel–Onsager theory

Будков Ю. А., Каликин Н. Н., Journal of Chemical Physics 2026 Vol. 165 Article 064506

Добавлено: 12 августа 2026 г.

Charge-controlled binding, alloy synergy, and the copper anomaly in Au–Ag–Cu dimers to clusters: DFT-derived design rules for targeted drug delivery

Новиков А. С., New Journal of Chemistry 2026 Vol. 50 P. 13931–13957

Добавлено: 12 августа 2026 г.

Surface-sulfonated Al₂O₃, CeO₂, and TiO₂ as functional fillers for Nafion-type gel polymer electrolytes for lithium metal batteries

Voropaeva D., S. Novikova, I. Stenina и др., Solid State Ionics 2026 Vol. 445 Article 117288

Добавлено: 30 июля 2026 г.

Long-range machine-learning potentials with environment-dependent charges enable predicting LO-TO splitting and dielectric constants

Korogod D., Shapeev A., Ivan S. Novikov, Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 114 No. 2 Article 024104

Добавлено: 22 июля 2026 г.

Precursor coordination governs defect evolution and nonradiative recombination in wide-bandgap perovskites for monolithic tandem solar cells

Taye B. Z., Zhu J., Liu Z. и др., Materials Science and Engineering: R: Reports 2026 Vol. 171 Article 101262

Добавлено: 1 июля 2026 г.

A Way to Create Mn-Containing GdFe3(BO3)4 and the Dopant Effect on Its Magnetic Properties

Moshkina E., Molokeev M., Zolotov A. и др., Journal of Alloys and Compounds 2026 Vol. 1077 Article 189412

Добавлено: 29 июня 2026 г.

Incorporating Scientific Knowledge into Neural Network Density Functionals

Schneider M., Zaripov D., Dokin R. и др., Journal of Chemical Theory and Computation 2026 Vol. 22 No. 9 P. 4405–4414

Добавлено: 26 июня 2026 г.

The Use of the Missing Sample Simulation Modeling to Create a Classification Model for Three or More Classes by the Example of the Carbohydrate Metabolism Disorder Degree Detection Problem

Новиков Р. С., Novopashin M., Позин Б. А., Programming and Computer Software 2026 Vol. 52 No. 1 P. 28 – 38

Добавлено: 26 июня 2026 г.

Electrodeposition and electrochromic properties of hydrated mixed oxides MoxW1-xO3·2H2O films

Лауринавичюте В. К., Levin E. E., Mironkova A. A. и др., Surfaces and Interfaces 2026 Vol. 81 Article 108389

Добавлено: 24 июня 2026 г.

Impact of heat treatment on microstructure and mechanical properties of additively manufactured aluminum bronze

Filippova A. V., Yurchenko N. Y., Smirnov S. A. и др., Journal of Alloys and Compounds 2026 No. 1074 Article 189162

Добавлено: 12 июня 2026 г.

DFT-guided charge-state engineering of gold clusters for levodopa recognition: fundamental principles for drug delivery applications

Obijiofor O., Новиков А. С., New Journal of Chemistry 2026 Vol. 50 No. 23 P. 9749–9768

Rational design of gold-based nanocarriers for neurotherapeutics requires atomic-scale understanding of drug-material interactions. Density functional theory calculations were performed to investigate levodopa (L-DOPA) adsorption on small gold clusters (Au2–Au4) with cationic, neutral, and anionic charges, with additional validation on a larger Au10 cluster using multiple low-energy isomers. Binding free energies (ΔGbind), charge transfer, and electronic descriptors ...

Добавлено: 3 июня 2026 г.

Facile and Green Approach to Synthesize Biomass-Derived Zero-/Two-Dimensional Carbon Dots/g-C3N4 Heterojunction for Efficient Photocatalytic and Photoelectrocatalytic Applications

Дас А., Saikia J., Maji N. и др., ChemNanoMat 2026 Vol. 12 No. 5 Article e202500733

Добавлено: 2 июня 2026 г.

Optimal Design of Copper-Doped ZnO Heterostructures for Photocatalytic and Photoeletrochemical Performance: A Combined Experimental and DFT Study

Wary R. R., Mahato B., Sharma N. и др., The Journal of Physical Chemistry Letters 2026 Vol. 17 No. 17 P. 5099–5107

Добавлено: 2 июня 2026 г.

Temperature-driven charge transport in annealed CdSe/CdS nanoplatelets film

Saitov S. R., Saidzhonov B. M., Vasiliev R. B. и др., Journal of Applied Physics 2026 Vol. 139 No. 18 Article 185702

Добавлено: 18 мая 2026 г.

Machine Learning Approach to Anticancer Activity Prediction of Transition-Metal Complexes Based on a Large-Scale Experimental Database

Krasnov L., Malikov D., Kiseleva M. и др., Journal of Medicinal Chemistry 2026 Vol. 69 No. 8 P. 8838–8851

Добавлено: 23 апреля 2026 г.

Особые экономические зоны Российской Федерации: моделирование решений потенциальных резидентов и процесса их генерации

Плесовских А. Е., Journal of Applied Economic Research 2023 Т. 22 № 2 С. 323–354

В современных исследованиях широко обсуждается роль особых экономических зон в стимулировании экономического роста и развития России, формировании необходимых инвестиционных потоков и повышении инновационного потенциала страны за счет расширения производства продукции в высокотехнологичных отраслях экономики с высокой добавленной стоимостью. Цель исследования – моделирование процесса генерации резидентов и детерминация количественных факторов, оказывающих статистически значимый эффект на среднегодовой ...

Добавлено: 13 апреля 2026 г.

Replacing Criterion of Creativity with Criterion of Investment for Results Created by Artificial Intelligence

Пакшин П. К., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 1 P. 32–48

Искусственный интеллект выполняет значимую функцию в процессе автоматизации, минимизируя операционное участие человека в таких сферах, как медицина, искусство и юриспруденция. Несмотря на исторически тесную взаимосвязь искусства и технологий, именно генеративный искусственный интеллект расширил потенциал для творческой деятельности. Существенным катализатором этого процесса стало распространение предобученных систем искусственного интеллекта, интенсифицировавших развитие технологий в области обработки естественного языка ...

Добавлено: 31 марта 2026 г.

A Tool for Mass Generation of Random Step Environment Models with User-Defined Landscape Features

Gabdrahmanov R., Tsoy T., Martinez-Garcia E. и др., , in: Proceedings of the 21st International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics - (Volume 1) ICINCO 2024.: SciTePress, 2024. P. 511–518.

Добавлено: 17 марта 2026 г.

Real-Bogus Classification for ZTF Data Releases: Two Approaches

Semenikhin T., Корнилов М. В., Pruzhinskaya M. и др., , in: 26th International Conference, DAMDID/RCDL 2024, Nizhny Novgorod, Russia, October 23–25, 2024, Revised Selected Papers. Data Analytics and Management in Data Intensive Domains. (CCIS, volume 2641).: Springer, 2026. P. 211–219.

Добавлено: 11 марта 2026 г.

Кластеризация паттернов потребления электроэнергии умного дома на основе ансамблевых методов машинного обучения

Мальцева С. В., Бериков В. Б., Кладов Д. Е. и др., В кн.: Информатика и прикладная математика: Материалы X Международной научно-практической конференции (08.10 - 11.10.2025 г.)Т. 1: Сборник материалов часть 1.: Алматы: Институт информационных и вычислительных технологий КН МНВО РК, 2025. С. 227–232.

В работе рассматривается задача кластеризации паттернов потребления для частного домохозяйства. Для кластеризации суточных профилей нагрузки разработан и применен ансамблевый алгоритм на основе метрики Вассерштейна. Предложенный подход позволяет выделить типичные сценарии энергопотребления, интерпретировать поведение потребителя. Приводятся результаты вычислительных экспериментов на реальных данных. ...

Добавлено: 3 марта 2026 г.