Physics-Constrained Learning of Dose-Dependent Spectral Degradation in Metal--Organic Frameworks from In Situ Low-Loss EELS
본 논문은 MIL-101(Fe) 금속 - 유기 골격체의 선량 의존적 스펙트럼 열화를 모델링하기 위해 물리 정보 기반 신경망을 활용하여 in situ 저손실 EELS 데이터를 적용함으로써, C–O 및 C–C 결합이 전자빔 손상에 가장 민감하며 – 영역에서 혼합된 저에너지 반응을 나타낸다는 사실을 규명하였다.