Predicting CO Adsorption on Multi-elemental Alloy through Machine Learning Analysis of Ternary Components

• 資料種別: 記事
• タイトル: Predicting CO Adsorption on Multi-elemental Alloy through Machine Learning Analysis of Ternary Components
• 著者標目: ASPERA Susan Menez; VALADEZ HUERTA Gerardo; NANBA Yusuke; HISAMA Kaoru; KOYAMA Michihisa
• 出版年月日等: 2025
• 出版年（W3CDTF）: 2025
• タイトル（掲載誌）: Journal of Computer Chemistry, Japan
• 巻号年月日等（掲載誌）: 24 1
• 掲載巻: 24
• 掲載号: 1
• 掲載ページ: 30-35
• 掲載年月日（W3CDTF）: 2025
• ISSN（掲載誌）: 13471767
• ISSN-L（掲載誌）: 13471767
• 出版事項（掲載誌）: Society of Computer Chemistry, Japan
• 本文の言語コード: en
• 件名標目: Multi-elemental nanoparticle alloy; Machine learning; Generalized coordination number; Adsorption prediction
• 対象利用者: 一般
• DOI: 10.2477/jccj.2025-0002
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : CiNii Research; https://cir.nii.ac.jp/
• 提供元機関・データベース: Japan Link Center; https://japanlinkcenter.org/top

• 要約等: <p>Surface-molecule interaction has always been an integral part in the analysis of reactions and surface reactivity in heterogenous catalysi...