TcESTIME: predicting high-temperature hydrogen-based superconductors - Sorbonne Université
Article Dans Une Revue Chemical Science Année : 2024

TcESTIME: predicting high-temperature hydrogen-based superconductors

Résumé

TcESTIME predicts critical temperatures of hydrogen-based superconductors from DFT electronic properties in a matter of seconds, integrating a complex-network algorithm, machine learning fit, and a user-friendly web interface.

Domaines

Chimie Matière Condensée [cond-mat] Supraconductivité [cond-mat.supr-con]
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https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-04814113

Soumis le : lundi 2 décembre 2024-12:02:27

Dernière modification le : jeudi 5 décembre 2024-03:35:44

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Dates et versions

hal-04814113 , version 1 (02-12-2024)

Identifiants

Citer

Trinidad Novoa, Matías E Di Mauro, Diego Inostroza, Kaoutar El Haloui, Nicolas Sisourat, et al.. TcESTIME: predicting high-temperature hydrogen-based superconductors. Chemical Science, 2024, ⟨10.1039/D4SC04465G⟩. ⟨hal-04814113⟩

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