Machine Learning Based Screening of Double Perovskites for Photovoltaic Applications
Übersetzter Titel:
Untersuchung von Doppelperowskiten für Photovoltaik-Anwendungen mittels Maschinellen Lernens
Autor:
Landini, Elisabetta
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Natural Sciences
Betreuer:
Reuter, Karsten (Prof. Dr.)
Gutachter:
Reuter, Karsten (Prof. Dr.); Egger, David (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
CHE Chemie
TU-Systematik:
CHE 150
Kurzfassung:
Materials based on the perovskite crystal structure, thanks to their variety of physical and chemical properties, find many applications in materials science. In this work we adopt Machine Learning methods and electronic structure calculations to study the interplay between composition and properties of double perovskites, with a special focus on photovoltaic applications.
Übersetzte Kurzfassung:
Materialien, die auf der Perowskit-Kristallstruktur basieren, haben dank ihrer Vielfalt an chemischen und physikalischen Eigenschaften zahlreiche Anwendungen in der Materialwissenschaft. In dieser Arbeit wenden wir Methoden des maschinellen Lernens und Berechnungen der elektronischen Struktur an, um die Wechselwirkung zwischen der chemischen Zusammensetzung und den daraus resultierenden Eigenschaften von Doppelperowskiten für Photovoltaik-Anwendungen zu untersuchen.
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