文件名称:石墨烯能带matlab代码-GAN_Graphene:设计石墨烯的生成对抗网络
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更新时间:2024-06-11 17:41:25
系统开源
石墨烯能带matlab代码GAN_石墨烯 信息: 作者 吴楚汉 董元 建林城 健林 电子邮件 介绍: 此Repo包含Deep Learning Bandgaps of topologically Doped Graphene -- Graphene GAN part Chuhan Wu论文防御项目Deep Learning Bandgaps of topologically Doped Graphene -- Graphene GAN part的源代码,其中包含用于预测石墨烯超单元结构的算法(GrapeheneGAN GAN [GraGAN])。 同时,它包含石墨烯超级电池的最新数据(4by4:13018,5by5:79647,6by6:6382)。 数据分发(4by4和5by5数据): DeepGraphene是一项跨学科研究,针对带隙值预测问题实施了机器学习方法。 它将不同类型的石墨烯超级电池结构描述为二维矩阵,他们利用这些数据来训练GraGAN。 因此,我们可以基于其带隙值预测石墨烯超级电池的结构。 GraGAN目的: 根据我们要创建的带隙值,我们可以创建各种高质量的石墨烯超级单
【文件预览】:
GAN_Graphene-master
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