Dissertation Machine Learning in Materials Science -- A case study in Carbon Nanotube field effect transistors

Tan, Shulin

物理学 > 应用物理

arXiv:2501.14813 (physics)

[提交于 2025年1月19日 ]

标题：博士论文机器学习在材料科学中的应用 -- 碳纳米管场效应晶体管的案例研究

标题： Dissertation Machine Learning in Materials Science -- A case study in Carbon Nanotube field effect transistors

Authors:Shulin Tan

摘要：在本论文中，我探索了多种机器学习技术，包括神经网络、基于仿真的推断和生成流网络，在预测碳纳米管场效应晶体管（CNTFETs）性能、研究碳纳米管网络的导电特性以及为目标性能生成碳纳米管场效应晶体管（CNTFETs）加工信息中的应用。

摘要： In this thesis, I explored the use of several machine learning techniques, including neural networks, simulation-based inference, and generative flow networks, on predicting CNTFETs performance, probing the conductivity properties of CNT network, and generating CNTFETs processing information for target performance.

评论：	博士论文
主题：	应用物理 (physics.app-ph) ; 中尺度与纳米尺度物理 (cond-mat.mes-hall); 机器学习 (cs.LG); 数据分析、统计与概率 (physics.data-an)
引用方式：	arXiv:2501.14813 [physics.app-ph]
	(或者 arXiv:2501.14813v1 [physics.app-ph] 对于此版本)
	https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.14813

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来自： Shulin Tan [查看电子邮件]
[v1] 星期日， 2025 年 1 月 19 日 01:58:45 UTC (4,975 KB)

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