R. E. Ryltsev
Уральский федеральный университет
- Material Dynamics and Properties
- Metallic Glasses and Amorphous Alloys
- Theoretical and Computational Physics
- High Entropy Alloys Studies
- Machine Learning in Materials Science
Чем занимается
Ключевые темы по публикациям: Material Dynamics and Properties; Metallic Glasses and Amorphous Alloys; Theoretical and Computational Physics; High Entropy Alloys Studies; Machine Learning in Materials Science.
Последние работы
Все 89 в OpenAlexDeep machine learning interatomic potential for liquid silica2020 · аннотациясвернуть
The use of machine learning to develop neural network potentials (NNP) representing the interatomic potential energy surface allows us to achieve an optimal balance between accuracy and efficiency in computer simulation…
- Microstructure, phase formation and physical properties of AlCoCrFeNiMn high-entropy alloy2019
Superfragile Glassy Dynamics of a One-Component System with Isotropic Potential: Competition of Diffusion and Frustration2013 · аннотациясвернуть
We investigate glassy dynamical properties of one-component three-dimensional system of particles interacting via pair repulsive potential by the molecular dynamic simulation in the wide region of densities. The glass…
- Deep machine learning potentials for multicomponent metallic melts: Development, predictability and compositional transferability2021
Cooling rate dependence of simulated Cu64.5Zr35.5 metallic glass structure2016 · аннотациясвернуть
Using molecular dynamics simulations with embedded atom model potential, we study structural evolution of Cu64.5Zr35.5 alloy during the cooling in a wide range of cooling rates γ ∈ (1.5 ⋅ 10(9), 10(13)) K/s.…
- Machine-learning interatomic potential for barium sulfide: From thermodynamic properties to crystal growth kinetics2025
- Non-isothermal crystallization kinetics and thermal behavior of TbYScAlCo high-entropy bulk metallic glass2025
- Accuracy and limitations of machine-learned interatomic potentials for magnetic systems: A case study on Fe-Cr-C2025
Наукометрия
Написать научруку
Email не найден в открытых источниках — поищи на странице вуза или в последних статьях.
Шаблон письма
Здравствуйте, R. E. Ryltsev! Я студент(ка) [курс, факультет, вуз]. Мне интересна тема [опишите интересы своими словами]. Прочитал(а) вашу работу «Deep machine learning interatomic potential for liquid silica» (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.