Designing composition ratio of magnetic alloy multilayer for transverse thermoelectric conversion by Bayesian optimization

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Designing composition ratio of magnetic alloy multilayer for transverse thermoelectric conversion by Bayesian optimization

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資料種別: 記事
タイトル: Designing composition ratio of magnetic alloy multilayer for transverse thermoelectric conversion by Bayesian optimization
著者・編者: Naoki Chiba
Keisuke Masuda
Ken-ichi Uchida
Yoshio Miura
著者標目: Naoki Chiba
https://orcid.org/0009-0003-0296-9026
Keisuke Masuda
https://orcid.org/0000-0002-6884-6390
Ken-ichi Uchida
https://orcid.org/0000-0001-7680-3051
Yoshio Miura
https://orcid.org/0000-0002-5605-5452
出版事項: AIP Publishing
出版年月日等: 2023-05-26
出版年（W3CDTF）: 2023-05-26
タイトル（掲載誌）: APL Machine Learning
巻号年月日等（掲載誌）: 1 2
掲載巻: 1
掲載号: 2
ISSN（掲載誌）: ISSN : 27709019
本文の言語コード: eng
件名標目: Spin-orbit interactions, First-principle calculations, Superlattices, Informatics, Machine learning, Ferromagnetic materials, Multilayers, Thermoelectric effects
対象利用者: 一般
記録形式（IMT）: application/pdf
一次資料へのリンクURL: 2023Chiba_AML_026114_1_5.0140332.pdf
https://mdr.nims.go.jp/downloads/9p290h06w
オンライン閲覧公開範囲: インターネット公開
連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
提供元機関・データベース: 物質・材料研究機構 : Materials Data Repository