A transferable framework for structure-energy mapping of nanovoid-solute complexes: Tungsten alloys as a model system
이 논문은 국소 배위 모티프에 기반한 기계학습과 크기 의존적 구성 탐색 프레임워크를 통해 나노 공동 - 용질 복합체의 구조와 에너지를 정확하게 매핑하고 텅스텐 합금의 재 (Re) 원소 분비 거동을 규명하여 금속 내 결함 진화 연구에 물리적으로 투명한 전이 가능한 체계를 제시합니다.