Ivan S. Novikov
МФТИ
- Machine Learning in Materials Science
- Quantum, superfluid, helium dynamics
- Thermal properties of materials
- X-ray Diffraction in Crystallography
- Advanced Chemical Physics Studies
Чем занимается
Ключевые темы по публикациям: Machine Learning in Materials Science; Quantum, superfluid, helium dynamics; Thermal properties of materials; X-ray Diffraction in Crystallography; Advanced Chemical Physics Studies.
Последние работы
Все 26 в OpenAlex- Accelerating first-principles estimation of thermal conductivity by machine-learning interatomic potentials: A MTP/ShengBTE solution2020
Exploring phononic properties of two-dimensional materials using machine learning interatomic potentials2020 · аннотациясвернуть
Phononic properties are commonly studied by calculating force constants using the density functional theory (DFT) simulations. Although DFT simulations offer accurate estimations of phonon dispersion relations or…
Efficient machine-learning based interatomic potentialsfor exploring thermal conductivity in two-dimensional materials2020 · аннотациясвернуть
Abstract It is well-known that the calculation of thermal conductivity using classical molecular dynamics (MD) simulations strongly depends on the choice of the appropriate interatomic potentials. As proven for the case…
- A machine-learning-based investigation on the mechanical/failure response and thermal conductivity of semiconducting BC2N monolayers2021
- Improving accuracy of interatomic potentials: more physics or more data? A case study of silica2018
- Accelerating structure prediction of molecular crystals using actively trained moment tensor potential2025
- Incorporating Coulomb interactions with fixed charges in Moment Tensor Potentials and Equivariant Tensor Network Potentials2025
- Path-integral molecular dynamics with actively-trained and universal machine learning force fields2025
Наукометрия
Написать научруку
Email не найден в открытых источниках — поищи на странице вуза или в последних статьях.
Шаблон письма
Здравствуйте, Ivan S. Novikov! Я студент(ка) [курс, факультет, вуз]. Мне интересна тема [опишите интересы своими словами]. Прочитал(а) вашу работу «Accelerating first-principles estimation of thermal conductivity by machine-learning interatomic potentials: A MTP/ShengBTE solution» (2020) — она близка к тому, чем я хочу заниматься. Хочу обсудить возможность выполнить научную работу под вашим руководством. Буду благодарен(на) за ответ — готов(а) рассказать о себе подробнее и прислать резюме. С уважением, [Имя Фамилия]
На этапе теста письмо отправляешь сам из своей почты. Отправка из сервиса и статусы заявок — скоро.