A Multi-Scale Machine Learning Framework for Coupled Chemical, Spin, and Structural Disorder in Alloys
Cet article présente un cadre d'apprentissage automatique multi-échelle unifié qui intègre avec succès le désordre configurationnel et structurel pour prédire avec précision les propriétés thermodynamiques et les transitions de phase des alliages magnétiques complexes, tels que les systèmes Fe-Co-C.